submitJob

submitJob(jobId, jobDesc, jobDef, args...)

jobId 是作业的 ID，是字符串类型。

jobDesc 是字符串，用于描述作业。

jobDef 是用于定义作业的本地函数。请注意，该参数是一个函数对象，而不是表示函数名的字符串，因此不可使用引号。

args... 是函数的参数。如果函数没有参数，可以不指定。

把批处理作业提交到本地节点并且返回作业的 ID。如果要把批处理作业提交到远程节点，需要结合使用 rpc 或 remoteRun 函数。详情请参考 BatchJobManagement。

把作业提交到本地节点：

def jobDemo(n){
    s = 0
    for (x in 1 : n) {
        s += sum(sin rand(1.0, 100000000)-0.5)
        print("iteration " + x + " " + s)
    }
    return s
};

submitJob("jobDemo1","job demo", jobDemo, 100);
# output
jobDemo1

getJobStatus("jobDemo1");

在作业的状态中，endTime 为空，这意味着作业还在执行中。作业完成后，就能在状态中看到 endTime 的值。

getJobStatus("jobDemo1");

getJobMessage("jobDemo1");

# output
2023-12-12 17:52:01.586399 Start the job [jobDemo1]: job demo
2023-12-12 17:52:02.550241 iteration 1 1094.345887943766229
2023-12-12 17:52:03.417464 iteration 2 3167.431462436133642
2023-12-12 17:52:04.463558 iteration 3 5265.929786668073575
...
2023-12-12 17:53:21.609843 iteration 97 25681.096442654183192
2023-12-12 17:53:22.401263 iteration 98 25609.952331757223873
2023-12-12 17:53:23.204495 iteration 99 23660.316042780508723
2023-12-12 17:53:23.204495 The job is done.

getJobReturn("jobDemo1");
# output
924.915703

submitJob("jobDemo2",, jobDemo, 10);
# output
jobDemo2

getRecentJobs();

把作业提交到远程节点：

使用 rpc 函数（"DFS_NODE2" 与本地节点在同一集群）：

def jobDemo(n){
    s = 0
    for (x in 1 : n) {
        s += sum(sin rand(1.0, 100000000)-0.5)
        print("iteration " + x + " " + s)
    }
    return s
}

rpc("DFS_NODE2", submitJob, "jobDemo3", "job demo", jobDemo, 10);
# output
Output: jobDemo3


rpc("DFS_NODE2", getJobReturn, "jobDemo3");
# output
Output: -3426.577521

• 使用 remoteRun 函数或 remoteRunWithCompression 函数，这里以 remoteRun 为例：

conn = xdb("DFS_NODE2")
conn.remoteRun(submitJob, "jobDemo4", "job demo", jobDemo, 10);
# output
Output: jobDemo4

conn.remoteRun(getJobReturn, "jobDemo4");
# output
Output: 4238.832005