当一个辅助pod成功时，完成并行Kubernetes作业

我有一个简单的容器化python脚本，我正在尝试与Kubernetes并行。此脚本猜测散列，直到找到低于某个阈值的散列值

我只对第一个这样的值感兴趣，因此我希望创建一个Kubernetes作业，该作业生成

n

worker pod，并在oneworker pod找到合适的值后尽快完成

默认情况下，Kubernetes作业在标记作业为已完成之前，将等待所有工作区完成。到目前为止，我还无法找到解决这个问题的方法（在中没有提到这个工作模式），并且一直依赖于通过bash脚本检查裸吊舱的日志来确定是否已经完成

有没有一个本地的方法来实现这一点？如果没有，最好的方法是什么？

您好，请查看此链接

我从未尝试过，但似乎可以启动几个吊舱，并在x吊舱完成后配置作业结束。在您的情况下，x是1。

您好，请查看此链接

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我从未尝试过，但似乎可以启动几个吊舱，并在x吊舱完成后配置作业结束。在您的情况下，x是1。

我们可以为并行作业定义两个规范：

1.具有固定完成计数的并行作业：

• 为.spec.completions指定非零正值
• 作业代表整个任务，并且在有任务时完成 范围1到1的每个值都有一个成功的Pod

  .spec.completions

• 尚未实现：每个Pod在 范围1至规格完成

2.带有工作队列的并行作业：

• 不指定.spec.completions，默认为

  .spec.parallelism

• 吊舱必须相互协调，或由外部服务提供 确定每个人应该做什么

例如，一个Pod可以从工作队列中获取一批多达N个项目。 每个Pod都能够独立地确定是否完成了所有对等点，从而完成整个工作

• 当作业中的任何Pod成功终止时，不会生成新的Pod 创造
• 一旦至少有一个Pod成功终止并且所有Pod都被删除 终止，则作业成功完成
• 一旦任何一个吊舱成功退出，其他吊舱就不应该再退出了 为此任务执行任何工作或编写任何输出。他们都应该 正在退出

对于固定完成计数作业，应将.spec.completions设置为所需的完成数。您可以设置.spec.parallelism，也可以不设置它，默认为1

对于工作队列作业，必须将

.spec.completions

保持未设置状态，并将

设置.spec.parallelism

为非负整数

有关如何使用不同类型作业的更多信息，请参阅一节

您还可以查看启动控制器吊舱的单个作业： 此模式用于单个作业创建一个Pod，然后创建其他Pod，充当这些Pod的某种自定义控制器。这允许最大的灵活性，但开始时可能有点复杂，并且与Kubernetes的集成较少

此模式的一个示例是一个作业，该作业启动一个Pod，该Pod运行一个脚本，该脚本依次启动Spark主控制器（参见Spark示例）、运行Spark驱动程序，然后进行清理

这种方法的一个优点是，整个流程可以获得作业对象的完成保证，但可以完全控制创建哪些POD以及如何为其分配工作

同时，考虑到dafault设置的作业完成状态-当达到指定的成功完成次数时，确保所有任务得到正确处理。在所有任务完成之前应用此状态不是安全的解决方案

您还应该知道，系统中通常不再需要完成的作业。将它们保留在系统中会给API服务器带来压力。如果作业由更高级别的控制器（如CronJobs）直接管理，则可以根据指定的基于容量的清理策略清理作业

这是官方文件：。 有用的博客：

编辑：

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另一个选项是，您可以创建特殊的脚本，该脚本将持续检查您查找的值。然后不需要使用作业，您可以简单地使用部署

我们可以为并行作业定义两个规范：

1.具有固定完成计数的并行作业：

• 为.spec.completions指定非零正值
• 作业代表整个任务，并且在有任务时完成 范围1到1的每个值都有一个成功的Pod

  .spec.completions

• 尚未实现：每个Pod在 范围1至规格完成

2.带有工作队列的并行作业：

• 不指定.spec.completions，默认为

  .spec.parallelism

• 吊舱必须相互协调，或由外部服务提供 确定每个人应该做什么

例如，一个Pod可以从工作队列中获取一批多达N个项目。 每个Pod都能够独立地确定是否完成了所有对等点，从而完成整个工作

• 当作业中的任何Pod成功终止时，不会生成新的Pod 创造
• 一旦至少有一个Pod成功终止并且所有Pod都被删除 终止，则作业成功完成
• 一旦任何一个吊舱成功退出，其他吊舱就不应该再退出了 为此任务执行任何工作或编写任何输出。他们都应该 是