SparkJob Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Definición del trabajo de Spark.
public class SparkJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties
type SparkJob = class
inherit MachineLearningJobProperties
Public Class SparkJob
Inherits MachineLearningJobProperties
- Herencia
Constructores
SparkJob(String, SparkJobEntry) |
Inicializa una nueva instancia de SparkJob. |
Propiedades
Archives |
Archivar archivos usados en el trabajo. |
Args |
Argumentos para el trabajo. |
CodeId |
[Obligatorio] Identificador de recurso de ARM del recurso de código. |
ComponentId |
Id. de recurso de ARM del recurso de componente. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
ComputeId |
Id. de recurso de ARM del recurso de proceso. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Conf |
Propiedades configuradas por Spark. |
Description |
Texto de descripción del recurso. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |
DisplayName |
Nombre para mostrar del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Entry |
[Obligatorio] Entrada que se va a ejecutar al iniciar el trabajo. Tenga en cuenta SparkJobEntry que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen SparkJobPythonEntry y SparkJobScalaEntry. |
EnvironmentId |
Identificador de recurso de ARM de la especificación del entorno para el trabajo. |
ExperimentName |
Nombre del experimento al que pertenece el trabajo. Si no se establece, el trabajo se coloca en el experimento "Predeterminado". (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Files |
Archivos usados en el trabajo. |
Identity |
Configuración de identidad. Si se establece, debe ser uno de AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity o null. El valor predeterminado es AmlToken si es null. Tenga en cuenta MachineLearningIdentityConfiguration que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen AmlToken, MachineLearningManagedIdentity y MachineLearningUserIdentity. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Inputs |
Asignación de enlaces de datos de entrada usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobInput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningFlowModelJobInputMachineLearningTableJobInput, , MachineLearningTritonModelJobInputy MachineLearningUriFileJobInputMachineLearningUriFolderJobInput. |
IsArchived |
¿Se archiva el recurso? (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Jars |
Archivos Jar usados en el trabajo. |
NotificationSetting |
Configuración de notificación para el trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Outputs |
Asignación de enlaces de datos de salida usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobOutput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningTritonModelJobOutputy MachineLearningUriFileJobOutputMachineLearningUriFolderJobOutput. |
Properties |
Diccionario de propiedades de recursos. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |
PyFiles |
Archivos de Python usados en el trabajo. |
QueueSettings |
Configuración de cola para el trabajo. |
Resources |
Configuración de recursos de proceso para el trabajo. |
SecretsConfiguration |
Configuración para que los secretos estén disponibles durante el tiempo de ejecución. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Services |
Lista de jobEndpoints. En el caso de los trabajos locales, un punto de conexión de trabajo tendrá un valor de punto de conexión de FileStreamObject. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Status |
Estado del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Tags |
Diccionario de etiquetas. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |