Criar um cluster usando a CLI gcloud

Nesta página, mostramos como usar a ferramenta de linha de comando gcloud da Google Cloud CLI para criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark, executar um job do Apache Spark no cluster e modificar o número de workers.

Saiba como fazer as mesmas tarefas ou tarefas semelhantes com Guias de início rápido sobre como usar o API Explorer, o console do Google Cloud em Criar um cluster usando o console do Google Cloud e usando as bibliotecas de cliente em Criar um cluster usando bibliotecas de cliente.

Antes de começar

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Instale a CLI do Google Cloud.

Observação:se você já instalou a CLI gcloud anteriormente, execute o comando gcloud components update para verificar se tem a versão mais recente.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se você tem as permissões necessárias para concluir este guia.

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API Dataproc:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable dataproc.googleapis.com

Instale a CLI do Google Cloud.

Observação:se você já instalou a CLI gcloud anteriormente, execute o comando gcloud components update para verificar se tem a versão mais recente.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se você tem as permissões necessárias para concluir este guia.

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API Dataproc:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable dataproc.googleapis.com

Funções exigidas

Alguns papéis do IAM são necessários para executar os exemplos nesta página. Dependendo das políticas da organização, essas funções já podem ter sido concedidas. Para verificar as concessões de papéis, consulte Você precisa conceder papéis?.

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Papéis do usuário

Para receber as permissões necessárias para criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM:

• Editor do Dataproc (roles/dataproc.editor) no projeto
• Usuário da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser) na conta de serviço padrão do Compute Engine

Papel de conta de serviço

Para garantir que a conta de serviço padrão do Compute Engine tenha as permissões necessárias para criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark, peça ao administrador para conceder o papel do IAM Worker do Dataproc (roles/dataproc.worker) à conta de serviço padrão do Compute Engine no projeto.

Importante:conceda esse papel à conta de serviço padrão do Compute Engine, não à sua conta de usuário. Se o papel não for concedido ao principal correto, poderão ocorrer erros de permissão.

Criar um cluster

Para criar um cluster chamado example-cluster, execute o seguinte comando gcloud Managed Service for Apache Spark clusters create.

Uma maneira conveniente de executar a ferramenta de linha de comando gcloud é no Cloud Shell, que tem a Google Cloud CLI pré-instalada. O Cloud Shell é sem custo financeiro para clientes do Google Cloud . Para usar o Cloud Shell, você precisa de umGoogle Cloud projeto

.

gcloud dataproc clusters create example-cluster --region=REGION

Substitua:

REGION: especifique uma região em que o cluster será localizado.

Envie um job

Para enviar um job de exemplo do Spark que calcula um valor aproximado para pi, execute o seguinte comando gcloud Managed Service for Apache Spark jobs submit spark:

gcloud dataproc jobs submit spark --cluster example-cluster \
    --region=REGION \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --jars file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar -- 1000

Observações:

Substitua:

REGION: especifique a região do cluster.

• O job é executado em example-cluster.
• O class contém o método principal do SparkPi, que calcula um valor aproximado de pi. do Python.
• O arquivo JAR contém o código do job.
• 1000 é um parâmetro de job. Ele especifica o número de tarefas (iterações) que o job realiza para calcular o valor de pi.

Os parâmetros transmitidos ao job precisam vir depois de dois traços (--). Para mais informações, consulte a documentação da Google Cloud CLI.

A execução do job e a resposta final são exibidas na janela do terminal:

Waiting for job output...
...
Pi is roughly 3.14118528
...
Job finished successfully.

Atualizar um cluster

Para alterar o número de trabalhos do cluster para cinco, execute o seguinte comando:

gcloud dataproc clusters update example-cluster \
    --region=REGION \
    --num-workers 5

A resposta ao comando mostra os detalhes do cluster:

workerConfig:
...
  instanceNames:
  - example-cluster-w-0
  - example-cluster-w-1
  - example-cluster-w-2
  - example-cluster-w-3
  - example-cluster-w-4
  numInstances: 5
statusHistory:
...
- detail: Add 3 workers.

Para diminuir o número de nós de worker para o valor original de 2, execute o seguinte comando:

gcloud dataproc clusters update example-cluster \
    --region=REGION \
    --num-workers 2

Limpar

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

1. Para excluir o example-cluster, execute o comando clusters delete:

   gcloud dataproc clusters delete example-cluster \
       --region=REGION
   

A seguir

• Aprenda a gravar e executar um job do Spark Scala.