SparkJob クラス
定義
重要
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Spark ジョブ定義。
public class SparkJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobPropertiestype SparkJob = class
inherit MachineLearningJobPropertiesPublic Class SparkJob
Inherits MachineLearningJobProperties- 継承
コンストラクター
| SparkJob(String, SparkJobEntry) |
SparkJob の新しいインスタンスを初期化します。 |
プロパティ
| Archives |
ジョブで使用されるアーカイブ ファイル。 |
| Args |
ジョブの引数。 |
| CodeId |
[必須]コード資産の ARM リソース ID。 |
| ComponentId |
コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| ComputeId |
コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Conf |
Spark で構成されたプロパティ。 |
| Description |
資産の説明テキスト。 (継承元 MachineLearningResourceBase) |
| DisplayName |
ジョブの表示名。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Entry |
[必須]ジョブの起動時に実行するエントリ。 基底クラスであることに注意 SparkJobEntry してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がSparkJobScalaEntry含まれますSparkJobPythonEntry。 |
| EnvironmentId |
ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 |
| ExperimentName |
ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "Default" 実験に配置されます。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Files |
ジョブで使用されるファイル。 |
| Identity |
ID の構成。 設定されている場合、これは AmlToken、ManagedIdentity、UserIdentity、または null のいずれかである必要があります。 null の場合、既定値は AmlToken です。 基底クラスであることに注意 MachineLearningIdentityConfiguration してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、MachineLearningManagedIdentityおよび MachineLearningUserIdentityが含まれますAmlToken。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Inputs |
ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobInput してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningLiteralJobInput、MachineLearningFlowModelJobInput、MachineLearningTritonModelJobInputMachineLearningTableJobInputMachineLearningUriFileJobInput、および がMachineLearningUriFolderJobInput含まれます。MachineLearningCustomModelJobInput |
| IsArchived |
資産はアーカイブされていますか? (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Jars |
ジョブで使用される Jar ファイル。 |
| NotificationSetting |
ジョブの通知設定。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Outputs |
ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobOutput してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningFlowModelJobOutput、MachineLearningTritonModelJobOutputMachineLearningTableJobOutputMachineLearningUriFileJobOutput、および がMachineLearningUriFolderJobOutput含まれます。MachineLearningCustomModelJobOutput |
| Properties |
資産プロパティディクショナリ。 (継承元 MachineLearningResourceBase) |
| PyFiles |
ジョブで使用される Python ファイル。 |
| QueueSettings |
ジョブのキュー設定。 |
| Resources |
ジョブのコンピューティング リソースの構成。 |
| SecretsConfiguration |
実行時に使用できるようにするシークレットの構成。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Services |
JobEndpoints の一覧。 ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Status |
ジョブの状態。 (継承元 MachineLearningJobProperties) |
| Tags |
タグ辞書。 タグは追加、削除、更新できます。 (継承元 MachineLearningResourceBase) |