Atualizar um cluster

Este exemplo mostra a um usuário como atualizar um cluster do Cloud Dataproc usando a biblioteca de cliente Python.

Exemplo de código

Python

Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Managed Service para Apache Spark: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Managed Service for Apache Spark Python.

Para autenticar no Managed Service for Apache Spark, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import dataproc_v1 as dataproc


def update_cluster(project_id, region, cluster_name, new_num_instances):
    """This sample walks a user through updating a Cloud Dataproc cluster
    using the Python client library.

    Args:
        project_id (str): Project to use for creating resources.
        region (str): Region where the resources should live.
        cluster_name (str): Name to use for creating a cluster.
    """

    # Create a client with the endpoint set to the desired cluster region.
    client = dataproc.ClusterControllerClient(
        client_options={"api_endpoint": f"{region}-dataproc.googleapis.com:443"}
    )

    # Get cluster you wish to update.
    cluster = client.get_cluster(
        project_id=project_id, region=region, cluster_name=cluster_name
    )

    # Update number of clusters
    mask = {"paths": {"config.worker_config.num_instances": str(new_num_instances)}}

    # Update cluster config
    cluster.config.worker_config.num_instances = new_num_instances

    # Update cluster
    operation = client.update_cluster(
        project_id=project_id,
        region=region,
        cluster=cluster,
        cluster_name=cluster_name,
        update_mask=mask,
    )

    # Output a success message.
    updated_cluster = operation.result()
    print(f"Cluster was updated successfully: {updated_cluster.cluster_name}")

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros Google Cloud produtos, consulte a Google Cloud pesquisa de exemplos de código.