Lorsque vous créez un cluster Dataproc, vous spécifiez une région Compute Engine, telle que "us-east1" ou "europe-west1". Dataproc isole les ressources du cluster, telles que les instances de VM, Cloud Storage et le stockage des métadonnées, dans une zone de la région spécifiée.
Vous pouvez éventuellement spécifier une zone dans la région du cluster indiquée, par exemple "us-east1-a" ou "europe-west1-b", lorsque vous créez un cluster. Si vous ne spécifiez pas la zone, la sélection automatique des zones de Dataproc choisira une zone dans la région de cluster que vous avez spécifiée pour localiser les ressources des clusters.
L'espace de noms régional correspond au segment /regions/REGION des URI de ressources Dataproc (voir, par exemple, le cluster networkUri).
Noms des régions
Les noms de région suivent une convention d'appellation standard basée sur les régions Compute Engine.
Par exemple, le nom de la région centrale des États-Unis est us-central1 et celui de l'Europe occidentale est europe-west1. Exécutez la commande gcloud compute regions list pour afficher la liste des régions disponibles.
Points de terminaison régionaux et de localisation
Les APIGoogle Cloud peuvent être compatibles avec les points de terminaison locaux et régionaux :
Les points de terminaison locaux garantissent que les données en transit restent à l'emplacement spécifié lorsqu'elles sont accessibles via une connectivité privée.
Format :
{location}-{service}.googleapis.comExemple :
us-central-1-dataproc.googleapis.comLes points de terminaison régionaux garantissent que les données en transit restent dans l'emplacement spécifié lorsqu'elles sont accessibles via une connectivité privée ou l'Internet public.
Format :
{service}.{location}.rep.googleapis.comExemple :
dataproc.us-central1.rep.googleapis.com
Le point de terminaison Dataproc par défaut est le point de terminaison de l'emplacement. Consultez les notes de version de Dataproc pour connaître les annonces concernant la compatibilité de Dataproc avec les points de terminaison régionaux.
Créer un cluster
gcloud CLI
Lorsque vous créez un cluster, spécifiez une région à l'aide de l'option --region requise.
gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \ --region=REGION \ other args ...
API REST
Utilisez le paramètre d'URL REGION dans une requête clusters.create pour spécifier la région du cluster.
gRPC
Définissez l'adresse de transport du client sur le point de terminaison géographique en utilisant le modèle suivant :
REGION-dataproc.googleapis.com
Exemple Python (google-cloud-python) :
from google.cloud import dataproc_v1
from google.cloud.dataproc_v1.gapic.transports import cluster_controller_grpc_transport
transport = cluster_controller_grpc_transport.ClusterControllerGrpcTransport(
address='us-central1-dataproc.googleapis.com:443')
client = dataproc_v1.ClusterControllerClient(transport)
project_id = 'my-project'
region = 'us-central1'
cluster = {...}Exemple Java (google-cloud-java) :
ClusterControllerSettings settings =
ClusterControllerSettings.newBuilder()
.setEndpoint("us-central1-dataproc.googleapis.com:443")
.build();
try (ClusterControllerClient clusterControllerClient = ClusterControllerClient.create(settings)) {
String projectId = "my-project";
String region = "us-central1";
Cluster cluster = Cluster.newBuilder().build();
Cluster response =
clusterControllerClient.createClusterAsync(projectId, region, cluster).get();
}Console
Spécifiez une région Dataproc dans la section "Emplacement" du panneau Configurer un cluster de la page Dataproc Créer un cluster dans la console Google Cloud .
Étapes suivantes
- Zones géographiques et régions
- Moteur Compute Engine → Régions et zones
- Compute Engine → Ressources globales, régionales et zonales
- Sélection automatique des zones de Dataproc