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Python快速开始__快速入门_批量计算-阿里云

本文档将介绍如何使用 Python 版 SDK 来提交一个作业，目的是统计一个日志文件中“INFO”,”WARN”,”ERROR”,”DEBUG”出现的次数。

如果您还没开通批量计算服务，请先开通。

步骤预览

• 作业准备
  • 上传数据文件到OSS
  • 上传任务程序到OSS
• 使用SDK创建(提交)作业
• 查看结果

1. 作业准备

本作业是统计一个日志文件中“INFO”,”WARN”,”ERROR”,”DEBUG”出现的次数。

该作业包含3个任务: split, count 和 merge:

• split 任务会把日志文件分成 3 份。
• count 任务会统计每份日志文件中“INFO”,”WARN”,”ERROR”,”DEBUG”出现的次数 (count 任务需要配置InstanceCount为3，表示同时启动3台机器运行个 count 程序)。
• merge 任务会把 count 任务的结果统一合并起来。

DAG图例:

(1) 上传数据文件到OSS

下载本例子所需的数据: log-count-data.txt

将 log-count-data.txt 上传到:

oss://your-bucket/log-count/log-count-data.txt

• your-bucket如表示您自己创建的bucket，本例子假设region为: cn-shenzhen.
• 如何上传到OSS，请参考OSS上传文档。

(2) 上传任务程序到OSS

本例子的作业程序是使用python编写的， 下载本例子所需的程序: log-count.tar.gz

本例子不需要改动示例代码。直接将 log-count.tar.gz 上传到 oss，如上传到：

oss://your-bucket/log-count/log-count.tar.gz。

如何上传前面已经讲过。

• BatchCompute 只支持以 tar.gz 为后缀的压缩包, 请注意务必用以上方式(gzip)打包, 否则将会无法解析。

• 如果你要修改代码，可以解压后修改，然后要用下面的方法打包：

  命令如下:

  > cd log-count  #进入目录
  > tar -czf log-count.tar.gz * #打包，将所有这个目录下的文件打包到 log-count.tar.gz

  可以运行这条命令查看压缩包内容：

  $ tar -tvf log-count.tar.gz

  可以看到以下列表:

  conf.py
  count.py
  merge.py
  split.py

2. 使用SDK创建(提交)作业

python SDK 的相关下载与安装请参阅这里。

v20151111版本，提交作业需要指定集群ID或者使用匿名集群参数。本例子使用匿名集群方式进行。匿名集群需要配置2个参数, 其中:

• 可用的镜像ID, 可以使用系统提供的Image，也可以自行制作镜像, 请看使用镜像。
• 实例规格（InstanceType,实例类型），请看 目前支持类型。

在 OSS 中创建存储StdoutRedirectPath(程序输出结果)和StderrRedirectPath(错误日志)的文件路径，本例中创建的路径为

oss://your-bucket/log-count/logs/

• 如需运行本例子，请按照上文所述的变量获取以及与上文对应的您的OSS路径对程序中注释中的变量进行修改。

Python SDK 提交程序模板如下，程序中具体参数含义请参照这里。

#encoding=utf-8
import sys
from batchcompute import Client, ClientError
from batchcompute import CN_SHENZHEN as REGION
from batchcompute.resources import (
    JobDescription, TaskDescription, DAG, AutoCluster
)
ACCESS_KEY_ID='' # 填写你的AK
ACCESS_KEY_SECRET='' # 填写你的AK
IMAGE_ID = 'img-ubuntu' #这里填写您的镜像ID
INSTANCE_TYPE = 'ecs.s3.large' # 根据实际region支持的InstanceType 填写
WORKER_PATH = '' # 'oss://your-bucket/log-count/log-count.tar.gz'  这里填写您上传的log-count.tar.gz的OSS存储路径
LOG_PATH = '' # 'oss://your-bucket/log-count/logs/' 这里填写您创建的错误反馈和task输出的OSS存储路径
OSS_MOUNT= '' # 'oss://your-bucket/log-count/' 同时挂载到/home/inputs 和 /home/outputs
client = Client(REGION, ACCESS_KEY_ID, ACCESS_KEY_SECRET)
def main():
    try:
        job_desc = JobDescription()
        # Create auto cluster.
        cluster = AutoCluster()
        cluster.InstanceType = INSTANCE_TYPE
        cluster.ResourceType = "OnDemand"
        cluster.ImageId = IMAGE_ID
        # Create split task.
        split_task = TaskDescription()
        split_task.Parameters.Command.CommandLine = "python split.py"
        split_task.Parameters.Command.PackagePath = WORKER_PATH
        split_task.Parameters.StdoutRedirectPath = LOG_PATH
        split_task.Parameters.StderrRedirectPath = LOG_PATH
        split_task.InstanceCount = 1
        split_task.AutoCluster = cluster
        split_task.InputMapping[OSS_MOUNT]='/home/input'
        split_task.OutputMapping['/home/output'] = OSS_MOUNT
        # Create map task.
        count_task = TaskDescription(split_task)
        count_task.Parameters.Command.CommandLine = "python count.py"
        count_task.InstanceCount = 3
        count_task.InputMapping[OSS_MOUNT] = '/home/input'
        count_task.OutputMapping['/home/output'] = OSS_MOUNT
        # Create merge task
        merge_task = TaskDescription(split_task)
        merge_task.Parameters.Command.CommandLine = "python merge.py"
        merge_task.InstanceCount = 1
        merge_task.InputMapping[OSS_MOUNT] = '/home/input'
        merge_task.OutputMapping['/home/output'] = OSS_MOUNT
        # Create task dag.
        task_dag = DAG()
        task_dag.add_task(task_name="split", task=split_task)
        task_dag.add_task(task_name="count", task=count_task)
        task_dag.add_task(task_name="merge", task=merge_task)
        task_dag.Dependencies = {
            'split': ['count'],
            'count': ['merge']
        }
        # Create job description.
        job_desc.DAG = task_dag
        job_desc.Priority = 99 # 0-1000
        job_desc.Name = "log-count"
        job_desc.Description = "PythonSDKDemo"
        job_desc.JobFailOnInstanceFail = True
        job_id = client.create_job(job_desc).Id
        print('job created: %s' % job_id)
        print('waiting for job finished ...')
        # Wait for job finished.
        errs = client.poll(job_id)
        if errs:
            print ("Some errors occur: %s" % 'n'.join(errs))
            return 1
        else:
            print ("Success!")
            return 0
    except ClientError, e:
        print (e.get_status_code(), e.get_code(), e.get_requestid(), e.get_msg())
if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())

{"INFO": 2460, "WARN": 2448, "DEBUG": 2509, "ERROR": 2583}