查看作业运行历史

作业运行历史保留时间

作业保留时间以作业执行时间开始计算。

前提条件

当前空间已提交Aura、Ray、Spark作业。

查看Aura作业历史

1. 登录AI DataLake管理控制台。
2. 在页面左上角切换至对应的工作空间。
3. 在左侧导航栏选择“作业开发 > 作业运行历史”进入作业运行历史页面。
4. 在“作业运行历史”页面中，选择“多模数据引擎 Aura”页签，查看Aura引擎作业的运行记录。
5. 在Aura作业列表上方可以切换AuraJob和AuraJobV2，查看不同类型作业的信息。
   • 查看作业基本信息：作业列表中可以查看作业名称/ID、端点名称、状态、提交时间、执行时间、运行时长、提交人等信息。
   • 查看作业详情信息：

     引擎	查看方式	参数说明
     AuraJob	单击作业名称，或在"操作"列单击"查看详情"	查看AuraJob端点详情
     AuraJobV2	单击作业ID，或者在“操作”列单击“查看详情”，在“作业运行详情”面板的“基本信息”页签下查看作业运行的详情信息。	查看AuraJobV2端点详情

   • 查看作业监控：具体操作，请参见查看Aura作业监控。

查看Ray作业历史

1. 登录AI DataLake管理控制台。
2. 在页面左上角切换至对应的工作空间。
3. 在左侧导航栏选择“作业开发 > 作业运行历史”进入作业运行历史页面。
4. 在“作业运行历史”页面中，选择“AI 计算引擎 Ray”页签，查看Ray引擎作业的运行记录。
   • 查看作业基本信息：在Ray作业列表左上角切换“端点”和“集群联邦”，查看作业名称/ID、端点类型、端点名称、状态、提交时间、执行时间、运行时长、提交人等信息。
   • 查看作业详情信息：单击作业名称，或单击“操作”列的“查看详情”，在展开的页面中查看作业运行详情。
   • 停止作业：在目标作业的“操作”列，单击“停止”，在弹出的对话框中，单击“确定”，停止作业。
   • 查看历史作业：在历史作业列表“操作”列，单击“Web UI”，在Web UI中查看历史作业的运行信息。更多信息，请参见使用History Server查看历史作业。

查看Spark作业历史

1. 登录AI DataLake管理控制台。
2. 在页面左上角切换至对应的工作空间。
3. 在左侧导航栏选择“作业开发 > 作业运行历史”进入作业运行历史页面。
4. 在“作业运行历史”页面中，选择“批处理引擎 Spark”页签，查看Spark引擎作业的运行记录。
   在Spark作业列表上方可以切换SparkSQL和SparkJob，查看SQL和Job类型作业的信息。

   • 查看作业基本信息：作业列表中可以查看作业名称/ID、端点名称、状态、提交时间、执行时间、运行时长、提交人等信息。
   • 查看作业详情信息：单击作业名称，或单击“操作”列“查看详情”，在展开的页面中可以查看作业的基本信息和参数配置信息。
   • 查看归档日志：单击Spark历史作业列表“操作”列的“归档日志”，系统跳转到OBS页面，可以在对应作业日志的OBS路径中查看日志信息。
   • 查看Spark UI：单击Spark历史作业列表“操作”列的“Web UI”，可以在Spark UI中查看作业运行信息。