主要观点：在现代分布式系统中，许多任务包括批处理，Kubernetes 的 Job 可处理此类情况，不同批处理作业需不同模式，粗粒度并行处理模型适用。通过简单示例说明粗并行处理，其允许跨多个 pod 分配工作，各处理队列中的单个任务，具有简单、可扩展、容错等优点，主要用于可独立处理的任务。实现粗并行处理需使用工作队列模型（WQM），包括消息队列服务（如 RabbitMQ 等）、工人应用和 Kubernetes 作业。Kubernetes 作业可控制总任务数、并行 pod 数及 pod 失败策略等，通过一系列步骤设置基础设施（部署消息队列服务、测试队列、填充任务队列、创建工人 Docker 镜像和定义 Kubernetes 作业并部署），同时要注意 pod 生命周期、队列管理和资源分配等问题，该模式适用于任务独立、小离散任务多及追求高吞吐量低开销的情况，粗并行处理模型在 Kubernetes 集群中高效可扩展，能利用 orchestration 方法处理任务。
关键信息：

• Kubernetes 的 Job 用于批处理任务。
• 粗并行处理模型特点及适用任务。
• 工作队列模型的组成及作用。
• Kubernetes 作业在粗并行处理中的作用及设置步骤。
• 实施粗并行处理的注意事项。
  重要细节：
• 示例中 bakery 接收大量蛋糕订单的处理方式。
• 粗并行处理中 pod 处理任务后退出。
• 基础设施设置中的各命令及作用（如部署 RabbitMQ 服务的命令）。
• 测试消息队列的步骤及相关操作。
• 定义 Kubernetes 作业的 YAML 内容及各参数含义。