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ArmMachineLearningModelFactory.SparkJob 方法

定义

初始化 SparkJob 的新实例。

public static Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJob SparkJob (string description = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> properties = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> tags = default, Azure.Core.ResourceIdentifier componentId = default, Azure.Core.ResourceIdentifier computeId = default, string displayName = default, string experimentName = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration identity = default, bool? isArchived = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting notificationSetting = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> secretsConfiguration = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> services = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus? status = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> archives = default, string args = default, string codeId = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> conf = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJobEntry entry = default, string environmentId = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> files = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> inputs = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> jars = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> outputs = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> pyFiles = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings queueSettings = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkResourceConfiguration resources = default);
static member SparkJob : string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * Azure.Core.ResourceIdentifier * Azure.Core.ResourceIdentifier * string * string * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration * Nullable<bool> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus> * seq<string> * string * string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJobEntry * string * seq<string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> * seq<string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> * seq<string> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkResourceConfiguration -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJob
Public Shared Function SparkJob (Optional description As String = Nothing, Optional properties As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional tags As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional componentId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional computeId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional displayName As String = Nothing, Optional experimentName As String = Nothing, Optional identity As MachineLearningIdentityConfiguration = Nothing, Optional isArchived As Nullable(Of Boolean) = Nothing, Optional notificationSetting As NotificationSetting = Nothing, Optional secretsConfiguration As IDictionary(Of String, SecretConfiguration) = Nothing, Optional services As IDictionary(Of String, MachineLearningJobService) = Nothing, Optional status As Nullable(Of MachineLearningJobStatus) = Nothing, Optional archives As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional args As String = Nothing, Optional codeId As String = Nothing, Optional conf As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional entry As SparkJobEntry = Nothing, Optional environmentId As String = Nothing, Optional files As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional inputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobInput) = Nothing, Optional jars As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional outputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobOutput) = Nothing, Optional pyFiles As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional queueSettings As JobQueueSettings = Nothing, Optional resources As SparkResourceConfiguration = Nothing) As SparkJob

参数

description
String

资产说明文本。

properties
IDictionary<String,String>

资产属性字典。

tags
IDictionary<String,String>

标记字典。 可以添加、删除和更新标记。

componentId
ResourceIdentifier

组件资源的 ARM 资源 ID。

computeId
ResourceIdentifier

计算资源的 ARM 资源 ID。

displayName
String

作业的显示名称。

experimentName
String

作业所属的试验的名称。 如果未设置,作业将置于“默认”试验中。

identity
MachineLearningIdentityConfiguration

标识配置。 如果已设置,应为 AmlToken、ManagedIdentity、UserIdentity 或 null 之一。 如果为 null,则默认为 AmlToken。 请注意 MachineLearningIdentityConfiguration ,是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者此属性需要强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 AmlTokenMachineLearningManagedIdentityMachineLearningUserIdentity

isArchived
Nullable<Boolean>

资产是否已存档?。

notificationSetting
NotificationSetting

作业的通知设置。

secretsConfiguration
IDictionary<String,SecretConfiguration>

用于在运行时提供机密的配置。

services
IDictionary<String,MachineLearningJobService>

JobEndpoints 列表。 对于本地作业,作业终结点的终结点值为 FileStreamObject。

status
Nullable<MachineLearningJobStatus>

作业的状态。

archives
IEnumerable<String>

存档作业中使用的文件。

args
String

作业的参数。

codeId
String

[必需]代码资产的 ARM 资源 ID。

conf
IDictionary<String,String>

Spark 配置的属性。

entry
SparkJobEntry

[必需]作业启动时要执行的条目。 请注意 SparkJobEntry ,是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者此属性需要强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 SparkJobPythonEntrySparkJobScalaEntry

environmentId
String

作业的环境规范的 ARM 资源 ID。

files
IEnumerable<String>

作业中使用的文件。

inputs
IDictionary<String,MachineLearningJobInput>

作业中使用的输入数据绑定的映射。 请注意 MachineLearningJobInput ,是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者此属性需要强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 MachineLearningCustomModelJobInput、、MachineLearningLiteralJobInputMachineLearningFlowModelJobInputMachineLearningTableJobInputMachineLearningTritonModelJobInputMachineLearningUriFileJobInputMachineLearningUriFolderJobInput

jars
IEnumerable<String>

作业中使用的 Jar 文件。

outputs
IDictionary<String,MachineLearningJobOutput>

作业中使用的输出数据绑定的映射。 请注意 MachineLearningJobOutput ,是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者此属性需要强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 MachineLearningCustomModelJobOutput、、MachineLearningFlowModelJobOutputMachineLearningUriFileJobOutputMachineLearningTableJobOutputMachineLearningTritonModelJobOutput和 。MachineLearningUriFolderJobOutput

pyFiles
IEnumerable<String>

作业中使用的 Python 文件。

queueSettings
JobQueueSettings

作业的队列设置。

resources
SparkResourceConfiguration

作业的计算资源配置。

返回

用于模拟的新 SparkJob 实例。

适用于