job调用代码

我不确定您指的是哪种类型的job调用代码，因为这会因不同的应用程序和框架而异。但是，以下是一些可能有用的示例：

1. Apache Spark中的job调用代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()

print(result)

sc.stop()

2. Hadoop MapReduce中的job调用代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MyJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "MyJob");
        job.setJarByClass(MyJob.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

这是一个Java类，其中`MyMapper`和`MyReducer`是自定义Mapper和Reducer类。要运行此作业，请使用以下命令：

hadoop jar MyJob.jar input-path output-path

3. TensorFlow中的job调用代码：

import tensorflow as tf

cluster = tf.train.ClusterSpec({
    "worker": ["worker1.example.com:2222", "worker2.example.com:2222"],
    "ps": ["ps1.example.com:2222"]
})

server = tf.train.Server(cluster, job_name="worker", task_index=0)

with tf.device("/job:ps/task:0"):
    weights = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))

with tf.device("/job:worker/task:0"):
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, weights))

# ... define loss and optimizer ...

with tf.Session(server.target) as sess:
    # ... run training loop ...

这里定义了一个TensorFlow集群，其中有两个工作器和一个参数服务器。`worker`任务负责运行训练代码，而`ps`任务负责存储和同步变量。要运行此作业，请在每个工作器和参数服务器上运行类似以下的命令：

python my_job.py --job_name=worker --task_index=0

或者

python my_job.py --job_name=ps --task_index=0

这里`my_job.py`是包含上述代码的Python文件。