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使用截止日期云提交
要在工作服务器主机上运行 Deadline Cloud 作业,您需要创建并使用 OpenJD 作业描述 (OpenJD) 任务包来配置作业。该捆绑包配置作业,例如,通过指定作业的输入文件以及将作业输出写入何处。本主题包括配置任务捆绑包的方法示例。
在按照本节中的步骤进行操作之前,必须完成以下操作:
要使用 De AWS adline Cloud 运行作业,请按以下步骤操作。使用第一个 AWS CloudShell 选项卡向您的开发者群提交作业。使用第二个 CloudShell 选项卡查看工作器代理的输出。
提交 simple_job 示例
创建服务器场并运行工作器代理后,您可以提交 simple_job 截止日期云的样本。
要提交 simple_job 截止日期云的样本
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选择您的第一个 CloudShell 选项卡。
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从中下载示例 GitHub。
cd ~ git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples.git
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导航到任务捆绑包示例目录。
cd ~/deadline-cloud-samples/job_bundles/
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提交 simple_job 样本。
deadline bundle submit simple_job
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选择第二个 CloudShell 选项卡可查看有关呼叫
BatchGetJobEntities
、获取会话和运行会话操作的日志输出。... [2024-03-27 16:00:21,846][INFO ] 🔷 Session.Starting 🔷 [session-053d77cef82648fe2] Starting new Session. [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed8327d7b/job-d34cc98a6e234b6f82577940ab4f76c6] [2024-03-27 16:00:21,853][INFO ] 📤 API.Req 📤 [deadline:BatchGetJobEntity] resource={'farm-id': 'farm-3e24cfc9bbcd423e9c1b6754bc1', 'fleet-id': 'fleet-246ee60f46d44559b6cce010d05', 'worker-id': 'worker-75e0fce9c3c344a69bff57fcd83'} params={'identifiers': [{'jobDetails': {'jobId': 'job-d34cc98a6e234b6f82577940ab4'}}]} request_url=https://scheduling.deadline.us-west-2.amazonaws.com/2023-10-12/farms/farm-3e24cfc9bbcd423e /fleets/fleet-246ee60f46d44559b1 /workers/worker- 75e0fce9c3c344a69b /batchGetJobEntity [2024-03-27 16:00:22,013][INFO ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:BatchGetJobEntity](200) params={'entities': [{'jobDetails': {'jobId': 'job-d34cc98a6e234b6f82577940ab6', 'jobRunAsUser': {'posix': {'user': 'job-user', 'group': 'job-group'}, 'runAs': 'QUEUE_CONFIGURED_USER'}, 'logGroupName': '/aws/deadline/farm-3e24cfc9bbcd423e9c1b6754bc1/queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed83', 'parameters': '*REDACTED*', 'schemaVersion': 'jobtemplate-2023-09'}}], 'errors': []} request_id=a3f55914-6470-439e-89e5-313f0c6 [2024-03-27 16:00:22,013][INFO ] 🔷 Session.Add 🔷 [session-053d77cef82648fea9c69827182] Appended new SessionActions. (ActionIds: ['sessionaction-053d77cef82648fea9c69827182-0']) [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed8b/job-d34cc98a6e234b6f82577940ab6] [2024-03-27 16:00:22,014][WARNING ] 🔷 Session.User 🔷 [session-053d77cef82648fea9c69827182] Running as the Worker Agent's user. (User: cloudshell-user) [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed8b/job-d34cc98a6e234b6f82577940ac6] [2024-03-27 16:00:22,015][WARNING ] 🔷 Session.AWSCreds 🔷 [session-053d77cef82648fea9c69827182] AWS Credentials are not available: Queue has no IAM Role. [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed8b/job-d34cc98a6e234b6f82577940ab6] [2024-03-27 16:00:22,026][INFO ] 🔷 Session.Logs 🔷 [session-053d77cef82648fea9c69827182] Logs streamed to: AWS CloudWatch Logs. (LogDestination: /aws/deadline/farm-3e24cfc9bbcd423e9c1b6754bc1/queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed83/session-053d77cef82648fea9c69827181) [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed83/job-d34cc98a6e234b6f82577940ab4] [2024-03-27 16:00:22,026][INFO ] 🔷 Session.Logs 🔷 [session-053d77cef82648fea9c69827182] Logs streamed to: local file. (LogDestination: /home/cloudshell-user/demoenv-logs/queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed8b/session-053d77cef82648fea9c69827182.log) [queue-3ba4ff683ff54db09b851a2ed83/job-d34cc98a6e234b6f82577940ab4] ...
注意
仅显示工作器代理的日志输出。运行作业的会话有一个单独的日志。
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选择第一个选项卡,然后检查工作器代理写入的日志文件。
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导航到工作器代理日志目录并查看其内容。
cd ~/demoenv-logs ls
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打印工作器代理创建的第一个日志文件。
cat worker-agent-bootstrap.log
此文件包含工作人员代理输出,说明它如何调用 Deadline Cloud API 在您的队列中创建工作人员资源,然后担任队列角色。
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打印工作器代理加入队列时的日志文件输出。
cat worker-agent.log
此日志包含有关工作器代理执行的所有操作的输出,但不包含有关其运行作业的队列 IDs 的输出,但这些资源除外。
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在与队列资源 ID 同名的目录中打印每个会话的日志文件。
cat $DEV_QUEUE_ID/session-*.log
如果作业成功,则日志文件输出将类似于以下内容:
cat $DEV_QUEUE_ID/$(ls -t $DEV_QUEUE_ID | head -1)
2024-03-27 16:00:22,026 WARNING Session running with no AWS Credentials. 2024-03-27 16:00:22,404 INFO 2024-03-27 16:00:22,405 INFO ============================================== 2024-03-27 16:00:22,405 INFO --------- Running Task 2024-03-27 16:00:22,405 INFO ============================================== 2024-03-27 16:00:22,406 INFO ---------------------------------------------- 2024-03-27 16:00:22,406 INFO Phase: Setup 2024-03-27 16:00:22,406 INFO ---------------------------------------------- 2024-03-27 16:00:22,406 INFO Writing embedded files for Task to disk. 2024-03-27 16:00:22,406 INFO Mapping: Task.File.runScript -> /sessions/session-053d77cef82648fea9c698271812a/embedded_fileswa_gj55_/tmp2u9yqtsz 2024-03-27 16:00:22,406 INFO Wrote: runScript -> /sessions/session-053d77cef82648fea9c698271812a/embedded_fileswa_gj55_/tmp2u9yqtsz 2024-03-27 16:00:22,407 INFO ---------------------------------------------- 2024-03-27 16:00:22,407 INFO Phase: Running action 2024-03-27 16:00:22,407 INFO ---------------------------------------------- 2024-03-27 16:00:22,407 INFO Running command /sessions/session-053d77cef82648fea9c698271812a/tmpzuzxpslm.sh 2024-03-27 16:00:22,414 INFO Command started as pid: 471 2024-03-27 16:00:22,415 INFO Output: 2024-03-27 16:00:22,420 INFO Welcome to AWS Deadline Cloud! 2024-03-27 16:00:22,571 INFO 2024-03-27 16:00:22,572 INFO ============================================== 2024-03-27 16:00:22,572 INFO --------- Session Cleanup 2024-03-27 16:00:22,572 INFO ============================================== 2024-03-27 16:00:22,572 INFO Deleting working directory: /sessions/session-053d77cef82648fea9c698271812a
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打印有关作业的信息。
deadline job get
提交作业时,系统会将其保存为默认值,因此您无需输入作业 ID。
提交 simple_job 带参数
您可以提交带有参数的作业。在以下步骤中,您可以编辑 simple_job 要包含自定义消息的模板,请提交 simple_job,然后打印会话日志文件以查看消息。
要提交 simple_job 带参数的示例
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选择您的第一个 CloudShell 选项卡,然后导航到任务捆绑包示例目录。
cd ~/deadline-cloud-samples/job_bundles/
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打印其中的内容 simple_job 模板。
cat simple_job/template.yaml
带有
Message
参数的parameterDefinitions
部分应如下所示:parameterDefinitions: - name: Message type: STRING default: Welcome to AWS Deadline Cloud!
-
提交 simple_job 使用参数值进行示例,然后等待作业完成运行。
deadline bundle submit simple_job \ -p "Message=Greetings from the developer getting started guide."
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要查看自定义消息,请查看最新的会话日志文件。
cd ~/demoenv-logs cat $DEV_QUEUE_ID/$(ls -t $DEV_QUEUE_ID | head -1)
创建带有文件 I/O 的 simple_file_job 任务捆绑包
渲染作业需要读取场景定义,从中渲染图像,然后将该图像保存到输出文件中。您可以通过让作业计算输入的哈希值而不是渲染图像来模拟此操作。
创建带有文件 I/O 的 simple_file_job 任务捆绑包
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选择您的第一个 CloudShell 选项卡,然后导航到任务捆绑包示例目录。
cd ~/deadline-cloud-samples/job_bundles/
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用新名称制作一份副本
simple_file_job
。simple_job
cp -r simple_job simple_file_job
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按如下方式编辑作业模板:
注意
我们建议您使用 nano 用于这些步骤。如果你更喜欢使用 Vim,则必须使用设置其粘贴模式
:set paste
。-
在文本编辑器中打开模板。
nano simple_file_job/template.yaml
-
添加以下内容
type
objectType
、和dataFlow
parameterDefinitions
。- name: InFile type: PATH objectType: FILE dataFlow: IN - name: OutFile type: PATH objectType: FILE dataFlow: OUT
-
将以下
bash
脚本命令添加到文件末尾,该命令从输入文件读取并写入输出文件。# hash the input file, and write that to the output
sha256sum "{{Param.InFile}}" > "{{Param.OutFile}}"
更新后的内容
template.yaml
应与以下内容完全匹配:specificationVersion: 'jobtemplate-2023-09' name: Simple File Job Bundle Example parameterDefinitions: - name: Message type: STRING default: Welcome to AWS Deadline Cloud! - name: InFile type: PATH objectType: FILE dataFlow: IN - name: OutFile type: PATH objectType: FILE dataFlow: OUT steps: - name: WelcomeToDeadlineCloud script: actions: onRun: command: '{{Task.File.Run}}' embeddedFiles: - name: Run type: TEXT runnable: true data: | #!/usr/bin/env bash echo "{{Param.Message}}" # hash the input file, and write that to the output sha256sum "{{Param.InFile}}" > "{{Param.OutFile}}"
注意
如果要调整中的间距
template.yaml
,请确保使用空格而不是缩进。 -
保存文件,然后退出文本编辑器。
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为输入和输出文件提供参数值以提交 simple_file_job。
deadline bundle submit simple_file_job \ -p "InFile=simple_job/template.yaml" \ -p "OutFile=hash.txt"
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打印有关作业的信息。
deadline job get
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您将看到如下输出:
parameters: Message: string: Welcome to AWS Deadline Cloud! InFile: path: /local/home/cloudshell-user/BundleFiles/JobBundle-Examples/simple_job/template.yaml OutFile: path: /local/home/cloudshell-user/BundleFiles/JobBundle-Examples/hash.txt
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尽管您只提供了相对路径,但参数设置了完整路径。将当前工作目录与作为参数提供的任何路径 AWS CLI 连接起来,而这些路径的类型为该路径
PATH
。 -
在另一个终端窗口中运行的工作器代理接起并运行作业。此操作将创建
hash.txt
文件,您可以使用以下命令查看该文件。cat hash.txt
此命令将打印类似于以下内容的输出。
eaa2df5d34b54be5ac34c56a24a8c237b8487231a607eaf530a04d76b89c9cd3 /local/home/cloudshell-user/BundleFiles/JobBundle-Examples/simple_job/template.yaml
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后续步骤
在学习了如何使用 Deadline Cloud CLI 提交简单作业后,您可以探索:
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在 Deadline Cloud 中提交带有作业附件的工作学习如何在运行不同操作系统的主机上运行作业。
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在 Deadline Cloud 中向你的开发者群添加服务管理队列在由 Deadline Cloud 管理的主机上运行作业。
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在 Deadline Cloud 中清理农场资源关闭您在本教程中使用的资源。