什么是批量计算：
批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。BatchCompute可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理、作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。
通俗的讲，就是您提交一个程序（任意的计算机程序），让它在阿里云机房中的多台机器上同时运行，然后把结果写入到指定的位置（OSS，阿里云对象存储服务），您可以去指定位置查看结果。
关于阿里云批量计算的详细内容：阿里云批量计算使用教程
（BatchCompute可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。BatchCompute广泛应用于电影动画渲染、生物数据分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等领域。）
产品架构：
BatchCompute整体架构，包括：
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BatchCompute入口
- 批量计算服务提供基于 RESTful 风格的API。在 API 之上，用户可以通过SDK，命令行工具，控制台等方式使用批量计算。
- 您可以使用这些工具向 BatchCompute 提交作业，查询作业运行状态，并管理作业生命周期（比如停止已提交的作业，释放已完成的作业等）。
- 运行环境
BatchCompute 允许用户通过自定义虚拟机镜像或者 Docker 的方式对运行环境进行高度定制，可以支持 Windows 和 Linux 操作系统。用户程序运行在隔离的虚拟化环境中，确保用户环境和用户数据的安全性。
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持久化存储
- BatchCompute可以使用对象存储 OSS 或者文件存储 NAS 作为输入输出数据的持久化存储。
- 用户的程序、自定义Docker镜像、作业的运行日志存储在 OSS 中。
功能特性：
1. 提交作业
用户使用工具（如SDK，命令行工具等）向 BatchCompute 提交作业，BatchCompute 使用用户指定的镜像（如：ubuntu）启动虚拟机(VM), 在虚拟机中运行用户程序, 运行完成后释放虚拟机(VM)。
用户需要提交一个作业(Job)描述JSON文件到批量计算服务，该JSON文件中详细描述了需要执行哪些程序(可以多个程序)，运行哪些程序需要启动多少台机器，机器的规格（内存和CPU等），运行日志打印到哪里，完成后结果输出到哪里等。
一个作业(Job)包含多个任务(Task), 按照您指定DAG描述的顺序执行。
每个任务定义了使用哪个镜像，使用什么实例规格，运行哪个程序，需要多少台机器运行，还有结果存储在哪里等。
2. 管理我的作业
您可以使用工具（控制台，命令行工具等），查看我提交的作业，可以停止，重启，或删除作业。 查看各个任务的情况，各个实例（VM实例）的情况和日志。下图是控制台的作业管理界面:
3. 使用集群
由于每次运行程序前需要启动虚拟机，会占用一定的时间（一般几分钟左右），遇到忙时有可能申请不到资源（虚拟机被其他客户使用了），您提交作业后可能需要等待一段时间才能运行。
如果您想要提高运行效率，可以先创建好集群，指定需要的虚拟机数量（比如：5台）和镜像ID，BatchCompute会为您分配好机器并启动，这些机器会一直处于运行状态，一旦您提交作业上来，就可以直接运行，效率较高。
4. 自定义镜像
您提交作业或者创建集群时，可以使用批量计算官方提供的镜像，也可以使用自定义镜像。自定义镜像的好处是，可以自己安装需要的软件。
名词解释：
作业
用户的每个特定的计算需求在BatchCompute中被描述为一个作业（Job）。在BatchCompute系统中，用户可以通过BatchCompute管理控制台或SDK提交、管理和查询作业。
任务
一个作业由一组任务（Task）及其依赖关系组成。批量计算支持能以有向无环图（directed acycline graph，DAG）形式描述的作业。任务间的依赖关系只能在作业提交时指定，提交完成后不能修改。
实例
每个任务可以有一个或多个执行实例（Instance）。同一任务的各个实例并行处理各自的输入数据。实例是BatchCompute调度与执行的最小单元，这些实例会动态的运行在后台分布式系统的各节点上。
集群
一系列的VM实例组在BatchCompute中被定义为一个集群（Cluster）。一个集群可以由多个实例组（Group）组成，一个组中的实例共享同样的实例类型定义（实例类型，CPU，Memory等），多个组之间共享镜像（Image）。
镜像
镜像（Image）是集群资源创建或者作业运行环境的模板。它是一个标准的或者自定义的ECS镜像，需要安装BatchCompute Agent，然后授权给BatchCompute服务使用。
Docker镜像
使用官方提供的ubuntu镜像(内置Docker容器支持)，可以支持自定义Docker镜像。自定义Docker镜像像普通镜像一样，可以自己安装运行作业的各种程序。具体方法请看这里: 使用Docker。
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