Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Verwenden Sie Jobumgebungen auf Deadline Cloud
Die folgenden Jobpakete ergänzen den Steuern Sie die Arbeitsumgebung mit OpenJD-Warteschlangenumgebungen Abschnitt im Entwicklerhandbuch. Jedes Paket zeigt eine andere Art, Open Job Description-Umgebungen
- job_env_vars
-
Legt Umgebungsvariablen über eine Jobumgebung fest.
- job_env_with_new_command
-
Schließt den Aufgabenbefehl durch eine Auftragsumgebung ab.
- job_env_daemon_process
-
Führt zusammen mit der Aufgabe einen Daemon-Prozess im Hintergrund aus.
- pip_self_contained_job
-
Definiert eine Job-Umgebung, die eine virtuelle Python-Umgebung
PATHfür die Schritte des Jobs erstelltpipund zu ihr hinzufügt, ohne dass eine Warteschlangenumgebung erforderlich ist. Läuft auf allenpython3verfügbaren Linux-Workern, einschließlich der Service-verwalteten Flottenarbeiter von Deadline Cloud. - pip_package_job
-
Stellt die Python-Abhängigkeiten des Jobs über die statt einer Job-Umgebung bereit. Pip Queue-Umgebung für Deadline Cloud Der Job legt nur den
PipPackagesParameter fest, den die Warteschlangenumgebung liest. Verwenden Sie diesen Stil, um die Pip-Umgebung einmal zu definieren und sie für viele Jobs in einer Warteschlange gemeinsam zu verwenden.
Weitere Beispiele für Umgebungen auf Warteschlangenebene finden Sie unter. Beispiele für Warteschlangenumgebungen für Deadline Cloud
