在项目中，您可以通过创建作业来进行任务开发。本文为您介绍作业编辑相关的创建、设置和运行等操作。

背景信息

本文为您提供作业编辑的相关操作，具体如下：

前提条件

已创建项目或已被加入到项目中，详情请参见项目管理。

新建作业

  1. 进入数据开发的项目列表页面。
    1. 通过阿里云账号登录阿里云E-MapReduce控制台。
    2. 在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域和资源组。
    3. 单击上方的数据开发页签。
  2. 单击待编辑项目所在行的作业编辑。
  3. 新建作业。
    1. 在页面左侧，在需要操作的文件夹上单击右键，选择新建作业。
      说明 您还可以通过在文件夹上单击右键，进行新建子文件夹、重命名文件夹和删除文件夹操作。
    2. 在新建作业对话框中，输入作业名称和作业描述，从作业类型列表中，选择新建的作业类型。

      目前E-MapReduce数据开发支持的作业类型有：Shell、Hive、Hive SQL、Spark、SparkSQL、Spark Shell、Spark Streaming、MR、Sqoop、Pig 、Flink、Streaming SQL、Presto SQL和Impala SQL。

      说明 创建作业时作业类型一经确定，不能修改。
    3. 单击确定。
      作业创建成功后，就可以做相应的作业设置、作业编辑等操作了。

设置作业

各类作业类型的开发与设置，请参见作业部分。以下内容介绍的是作业的基础设置、高级设置、共享库和告警设置。

  1. 在作业编辑页面，单击右上角的作业设置。
  2. 在作业设置面板，设置基础信息。
    配置项 说明
    作业概要 作业名称 您创建作业的名称。
    作业类型 您创建作业的类型。
    失败重试次数 作业运行失败后的重试次数，可以选择的重试次数范围为：0~5次。
    失败策略 作业运行失败后支持的策略如下：
    • 暂停当前工作流：作业运行失败后，不再继续执行当前工作流。
    • 继续执行下一个作业：作业运行失败后，继续执行下一个作业。
    根据业务情况，可以打开或者关闭使用最新作业内容和参数开关。
    • 关闭：作业失败后重新执行时，使用初始作业内容和参数生成作业实例。
    • 打开：作业失败后重新执行时，使用最新的作业内容和参数生成作业实例。
    作业描述 单击右侧的编辑，可以修改作业的描述。
    运行资源 单击右侧的加号图标，添加作业执行所依赖的JAR包或UDF等资源。

    您需要将资源先上传至OSS，然后在运行资源中直接添加即可。

    配置参数 指定作业代码中所引用的变量的值。您可以在代码中引用变量，格式为${变量名}。

    单击右侧的加号图标，添加Key和Value，根据需要选择是否为Value进行加密。其中，Key为变量名，Value为变量的值。另外，您还可以根据调度启动时间在此配置时间变量，详情请参见作业日期设置。

  3. 在作业设置面板，单击高级设置页签。
    配置项 说明
    模式
    • 提交节点包括以下两种模式，详情请参见作业提交模式说明。
      • 在Worker节点提交：作业通过Launcher在YARN上分配资源进行提交。
      • 在Header/Gateway节点提交：作业在分配的机器上直接运行。
    • 预期最大运行时长：0~10800秒。
    环境变量 添加作业执行的环境变量，也可以在作业脚本中直接export环境变量。
    • 示例一：一个Shell类型的任务，内容是echo ${ENV_ABC}。如果此处设置了一个环境变量 ENV_ABC=12345，则echo命令的输出结果为12345。
    • 示例二：一个Shell类型的作业，内容是java -jar abc.jar，其中abc.jar的内容如下： 
      public static void main(String[] args) {System.out.println(System.getEnv("ENV_ABC"));}
      返回的结果是12345。此处环境变量的设置相当于执行了以下脚本。
      export ENV_ABC=12345
java -jar abc.jar
    调度参数 设置作业运行YARN队列、内存、虚拟核数、优先级和执行用户等信息。当未设置这些参数时，作业会直接采用Hadoop集群的默认值。
    说明 内存设置用于设置启动器Launcher的内存配额。
  4. 在作业设置面板，单击共享库页签。
    在依赖库区域，填写库列表。

    执行作业需要依赖一些数据源相关的库文件。E-MapReduce将这些库以依赖库的形式发布在调度服务的仓库中，在创建作业时需要指定使用哪个版本的依赖库。您只需设置相应的依赖库版本，例如sharedlibs:streamingsql:datasources-bundle:2.0.0。

  5. 在作业设置面板，单击告警设置页签。
    配置项 说明
    执行失败 设置作业执行失败时，是否通知到用户告警组或钉钉告警组。
    启动超时 设置作业启动超时时，是否通知到用户告警组或钉钉告警组。
    作业执行超时 设置作业执行超时时，是否通知到用户告警组或钉钉告警组。

在作业中添加注解

进行数据开发时，您可以通过在作业内容里添加特定的注解来添加作业参数。注解的格式如下。
!!! @<注解名称>: <注解内容>
说明 !!!必须顶格，并且每行一个注解。
当前支持的注解如下。
注解名称 说明 示例
rem 表示一行注释。 
!!! @rem: 这是一行注释
env 添加一个环境变量。 
!!! @env: ENV_1=ABC
var 添加一个自定义变量。 
!!! @var: var1="value1 and \"one string end with 3 spaces\"   "
!!! @var: var2=${yyyy-MM-dd}
resource 添加一个资源文件。 
!!! @resource: oss://bucket1/dir1/file.jar
sharedlibs 添加依赖库，仅对Streaming SQL作业有效。包含多个依赖库时，依赖库间用英文半角逗号（,）隔开。 
!!! @sharedlibs: sharedlibs:streamingsql:datasources-bundle:1.7.0,...
scheduler.queue 设置提交队列。 
!!! @scheduler.queue: default
scheduler.vmem 设置申请内存，单位MB。 
!!! @scheduler.vmem: 1024
scheduler.vcores 设置申请的核数。 
!!! @scheduler.vcores: 1
scheduler.priority 设置申请的优先级，取值范围为1~100。 
!!! @scheduler.priority: 1
scheduler.user 设置提交用户名。 
!!! @scheduler.user: root
注意
使用注解时，需要注意以下事项：
  • 无效注解将被自动跳过。例如，设置未知注解、注解内容不符合预期等。
  • 注解中的作业参数优先级高于作业配置中的参数，如果作业注解和作业配置中有相同的参数，则以作业注解为准。

运行作业

  1. 执行作业。
    1. 在新建的作业页面，单击右上方的运行来执行作业。
    2. 在运行作业对话框中，选择资源组和执行集群。
    3. 单击确定。
  2. 查看作业运行日志。
    1. 作业运行后，您可以在日志页签中查看作业运行的日志。
      运行日志
    2. 单击运行记录页签，可以查看作业实例的运行情况。
    3. 单击目标运行记录右侧的详情，跳转到运维中心，可以查看作业实例的详细信息。

作业可执行操作

在作业编辑区域，您可以在作业名称上单击右键，执行如下操作。
操作 说明
克隆作业 在相同文件夹下，克隆当前作业的配置，生成一个新的作业。
重命名作业 重新命名作业名称。
删除作业 只有在作业没有关联工作流，或关联的工作流没有在运行或调度时，才可以被删除。

作业提交模式说明

Spark-Submit进程（在数据开发模块中为启动器Launcher）是Spark的作业提交命令，用于提交Spark作业，一般占用600 MB以上内存。作业设置面板中的内存设置，用于设置Launcher的内存配额。

新版作业提交模式包括以下两种。
作业提交模式 描述
在Header/Gateway节点提交 Spark-Submit进程运行在Header节点上，不受YARN监控。Spark-Submit内存消耗大，作业过多会造成Header节点资源紧张，导致整个集群不稳定。
在Worker节点提交 Spark-Submit进程运行在Worker节点上，占用YARN的一个Container，受YARN监控。此模式可以缓解Header节点的资源使用。
在E-MapReduce集群中，作业实例消耗内存计算方式如下。
作业实例消耗内存 = Launcher消耗内存 + 用户作业（Job）消耗内存
在Spark作业中，用户作业（Job）消耗内存又可以进一步细分，计算方式如下。
Job消耗内存 = Spark-Submit（指逻辑模块，非进程）消耗内存 + Driver端消耗内存 + Executor端消耗内存
作业配置不同，Driver端消耗的物理内存的位置也不同，详细内容如下表。
Spark使用模式 Spark-Submit和Driver端 进程情况
Yarn-Client模式 作业提交进程使用LOCAL模式 Spark-Submit和Driver端是在同一个进程中。 作业提交进程是Header节点上的一个进程，不受YARN监控。
作业提交进程使用YARN模式 作业提交进程是Worker节点上的一个进程，占用YARN的一个Container，受YARN监控。
Yarn-Cluster模式 Driver端是独立的一个进程，与Spark-Submit不在一个进程中。 Driver端占用YARN的一个Container。