本次课程介绍批量计算使用流程和实际操作准备

工作流程

Job：每次进行的计算流程称之为一个作业，可以是单任务的也可以是并发的任务。

并发任务：在Job中配置很多并行执行的任务。每一个task都会有相应的计算资源进行支撑。在实际的使用过程当中可能会有一些比较复杂的需求，最后可能是一个有向无环图。进行配置时是一个可视化的，可拖拽的模式，使用起来较简单。

任务模版和任务实例

任务模板：可以将常用的任务制作成任务模板，基于任务模板制定不同的任务，实现作业的快速提交。批量计算的一个控制台中有一个任务模版可以进行新建。新建时需要注意是按照地域来划分的，在北京下已经创建了一些，再点击新建时就是具体配置务流程（计算流程）。

程序运行配置和存储映射

程序运行配置：具体要执行哪些计算任务

存储映射配置：一些日志信息的记录，也可以自定义映射存储整个计算结构，最后会生成一个jason的预览情况。

程序配置可以是命令行的模式。这里会配置一个Stdout和Stderr，根据不同的日志级别创立相应目录，运行后产生相应的日志文件，可以进行查看。

存储映射配置可以把源数据先存放到COS上面或者是CFS上，然后进行读取。自定义映射规则。

jason预览：通过任务模板配置后生成的信息，包含程序运行配置和存储映射配置信息然后将其变成jason字符串。jason字符串可以在使用命令行工具提交任务时进行，因为命令行工具没有相关界面。提交任务时，生成一个jason字符串，包含所有任务信息。

任务实例的是执行的最小单元。在执行计算任务时，会有一个资源数量的选择，必须保证每一个任务实例都运行在一个CVM上，取决于任务流程需要执行的数量，根据需要配置即可。

镜像和计算环境

右侧是计算环境的详细配置页。点击新建，名称可自定义，是按照地域来划分的，所以新建时注意下面的地域选择。选择cpu主频还有相应镜像。可以使用公有镜像也可以使用自定义镜像，公有镜像是各种Linux发行版，如果计算任务对于环境有一些要求，比如如果使用代码包的方式可能需要python环境。可以根据需要先创建一个CVM，在这个CVM上配置好相应环境。再根据相应步骤作成自定义镜像。在2018年6月以后创建的CVM不需要额外安装其他工具。在这之前，需要检查一下cloud id是否存在。