Creare sessioni interattive e modelli di sessione

Questa pagina mostra come creare sessioni interattive e modelli di sessione di Managed Service for Apache Spark. Un modello di sessione può essere utilizzato per creare più sessioni interattive in base alla configurazione del modello di sessione.

Nota: le sessioni interattive di Managed Service for Apache Spark sono associate ai notebook interattivi. Per un esempio di utilizzo delle sessioni con i notebook Jupyter, consulta Utilizzare il plug-in JupyterLab di Managed Service for Apache Spark per sessioni di notebook batch e interattive serverless. Per esempi di utilizzo delle sessioni nei notebook di BigQuery Studio, consulta Eseguire il codice PySpark nei notebook di BigQuery Studio.

Creare una sessione interattiva

Puoi utilizzare Google Cloud CLI o l'API Managed Service for Apache Spark per creare una sessione interattiva di Managed Service for Apache Spark.

gcloud

Puoi utilizzare il gcloud beta dataproc sessions create command SESSION_NAME per creare una sessione interattiva di Managed Service for Apache Spark.

gcloud beta dataproc sessions create spark SESSION_ID \
    --location=REGION \
    optional flags ...

Sostituisci o aggiungi quanto segue:

• SESSION_ID: obbligatorio. Un ID per la sessione.

• REGION: obbligatoria. Una regione disponibile in cui localizzare la sessione.

• --version: facoltativo. Una versione del runtime Spark supportata. Se non utilizzi questo flag per specificare una versione, viene utilizzata la versione del runtime Spark predefinita corrente.

• --container-image: facoltativo. Un'immagine container personalizzata da utilizzare per la sessione.

• --property: facoltativo. Una o più proprietà Spark separate da virgole per la sessione.

• --service-account: facoltativo. Il service account da utilizzare per la sessione. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.

• --subnet: facoltativo. Il nome di una subnet nella regione della sessione. Se non viene specificato, Managed Service for Apache Spark utilizza la subnet default nella regione della sessione. Managed Service for Apache Spark abilita l'accesso privato Google (PGA) sulla subnet. Per i requisiti di connettività di rete, consulta Configurazione di rete di Managed Service for Apache Spark.

REST

Puoi utilizzare l'API sessions.create di Managed Service for Apache Spark per creare una sessione interattiva di Managed Service for Apache Spark.

Note:

• name: obbligatorio. Nome della sessione.

• version: facoltativo. Una delle versioni del runtime Spark supportate per la sessione. Se non specifichi una versione, viene utilizzata la versione predefinita corrente.

• containerImage: facoltativo. Un'immagine container personalizzata da utilizzare per la sessione.

• properties: facoltativo. Un mapping dei nomi delle proprietà della sessione ai valori. Consulta Proprietà Spark.

• serviceAccount: facoltativo. Il service account da utilizzare per eseguire la sessione. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.

• subnetworkUri: facoltativo. Il nome di una subnet nella regione della sessione. Se non viene specificato, Managed Service for Apache Spark utilizza la subnet default nella regione della sessione. Managed Service for Apache Spark abilita l'accesso privato Google (PGA) sulla subnet. Per i requisiti di connettività di rete, consulta Configurazione di rete di Managed Service for Apache Spark.

Creare un modello di sessione

Un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark definisce le impostazioni di configurazione per la creazione di una o più sessioni interattive di Managed Service for Apache Spark. Puoi utilizzare la Google Cloud console, Google gcloud CLI o l'API Managed Service for Apache Spark per creare un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark per una sessione Jupyter o Spark Connect.

Nota: puoi creare una sessione in un notebook di BigQuery Studio da un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark. Questa sezione spiega come configurare il modello per utilizzarlo in un notebook di BigQuery Studio.

Console

Per creare un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark utilizzando la Google Cloud console, completa i seguenti passaggi:

1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Modelli di sessione.

   Vai a Modelli di sessione

   1. Fai clic su Crea.

2. Nella pagina Crea modello di sessione, inserisci o conferma le impostazioni di configurazione del modello. Tieni presente quanto segue:

   • ID runtime del modello: obbligatorio. Accetta l'ID (nome) predefinito o specifica un nome di runtime del modello.
   • Regione: obbligatorio. Accetta la regione predefinita o specifica un a regione disponibile per le sessioni del modello.
   • Versione del runtime: facoltativo. I runtime di sessione selezionabili corrispondono a versioni del runtime di Managed Service for Apache Spark.
     • Requisito della sessione del notebook di BigQuery Studio: se stai creando un modello da utilizzare per le sessioni Spark Connect del notebook di BigQuery Studio, deve utilizzare la versione del runtime Spark 2.3 o successive.
   • Tipo di configurazione del modello: obbligatorio. Seleziona un tipo. Se selezioni Jupyter, specifica il Nome visualizzato e seleziona il Tipo di kernel Jupyter. Consulta anche Avviare un notebook Jupyter su Managed Service for Apache Spark.
     • Requisito della sessione del notebook di BigQuery Studio: le sessioni del notebook di BigQuery Studio devono specificare Spark Connect come tipo di configurazione del modello.
   • Service account: facoltativo. Il service account da utilizzare per eseguire le sessioni con modello. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.
   • Immagine container personalizzata: facoltativo. Un' immagine container personalizzata da utilizzare per le sessioni con modello.
   • Proprietà: facoltativo. Fai clic su Aggiungi elemento per ogni proprietà da impostare per le sessioni con modello. Per ulteriori informazioni, consulta Proprietà Spark.
   • Configurazione di rete: * obbligatorio. Seleziona una subnet nella regione della sessione. Managed Service for Apache Spark abilita l'accesso privato Google (PGA) sulla subnet specificata. Per i requisiti di connettività di rete, consulta Configurazione di rete di Managed Service for Apache Spark.

3. Fai clic su Invia per creare il modello di sessione.

gcloud

Non puoi creare direttamente un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark utilizzando gcloud CLI, ma puoi utilizzare il comando gcloud beta dataproc session-templates import per importare un modello di sessione esistente. Puoi modificare il modello importato e poi esportarlo utilizzando il comando gcloud beta dataproc session-templates export.

REST

Puoi utilizzare l' sessionTemplates.create API di Managed Service for Apache Spark per creare un modello di sessione di Managed Service for Apache Spark.

Note:

• name: obbligatorio. Nome del modello di sessione.

• version: facoltativo. Una delle versioni del runtime Spark supportate per le sessioni con modello. Se non specifichi una versione, viene utilizzata la versione predefinita.

  • Requisito della sessione del notebook di BigQuery Studio: se stai creando un modello da utilizzare per le sessioni Spark Connect del notebook di BigQuery Studio, deve utilizzare la versione del runtime Spark 2.3 o successive.

• sessionConfig: specifica jupyter_session o spark_connect_session. Se specifichi jupyter_session, specifica anche JupyterConfig.display_name e JupyterConfig.kernel. Consulta anche Avviare un notebook Jupyter su Managed Service for Apache Spark.

  • Requisito della sessione del notebook di BigQuery Studio: le sessioni del notebook di BigQuery Studio devono specificare Spark Connect come tipo di configurazione del modello.

• containerImage: facoltativo. Un'immagine container personalizzata da utilizzare per le sessioni con modello.

• properties: facoltativo. Un mapping dei nomi delle proprietà della sessione ai valori. Consulta Proprietà Spark.

• serviceAccount: facoltativo. Un service account da utilizzare per eseguire le sessioni con modello. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.

• subnetworkUri: facoltativo. Il nome di una subnet nella regione della sessione. Se non viene specificato, Managed Service for Apache Spark utilizza la subnet default nella regione della sessione. Managed Service for Apache Spark abilita l'accesso privato Google (PGA) sulla subnet. Per i requisiti di connettività di rete, consulta Configurazione di rete di Managed Service for Apache Spark.