Dataproc Hub è un server JupyterHub personalizzato. Gli amministratori configurano e creano istanze Dataproc Hub che possono generare cluster Dataproc monoutente per ospitare ambienti notebook Jupyter e JupyterLab (vedi Utilizzare Dataproc Hub).
Avviare Notebook per più utenti. Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench abilitata per Dataproc o installare il plug-in Dataproc JupyterLab su una VM per pubblicare notebook per più utenti.
Definisci una configurazione del cluster
Un'istanza di Dataproc Hub crea un cluster dai valori di configurazione contenuti in un file di configurazione del cluster YAML.
La configurazione del cluster può specificare qualsiasi funzionalità o componente disponibile per i cluster Dataproc (come il tipo di macchina, le azioni di inizializzazione e i componenti opzionali). La versione dell'immagine del cluster deve essere 1.4.13 o successive. Il tentativo di creare un cluster con una versione dell'immagine precedente alla 1.4.13 causerà un errore e non andrà a buon fine.
File di configurazione del cluster YAML di esempio
clusterName: cluster-name config: softwareConfig: imageVersion: 2.2-ubuntu22 optionalComponents: - JUPYTER
Ogni configurazione deve essere salvata in Cloud Storage. Puoi creare e salvare più file di configurazione per offrire agli utenti una scelta quando utilizzano Dataproc Hub per creare il proprio ambiente notebook del cluster Dataproc.
Esistono due modi per creare un file di configurazione del cluster YAML:
Crea il file di configurazione del cluster YAML dalla console
Esportare un file di configurazione del cluster YAML da un cluster esistente
Crea il file di configurazione del cluster YAML dalla console
- Apri la pagina Crea un cluster nella console Google Cloud , quindi seleziona e compila i campi per specificare il tipo di cluster che Dataproc Hub genererà per gli utenti.
- In fondo al riquadro a sinistra, seleziona "REST equivalente".
- Copia il blocco JSON generato, escludendo la riga della richiesta POST iniziale, quindi incollalo in un convertitore online da JSON a YAML (cerca online "Converti JSON in YAML").
- Copia il file YAML convertito in un file cluster-config-filename.yaml locale.
Esportare un file di configurazione del cluster YAML da un cluster esistente
- Crea un cluster che soddisfi i tuoi requisiti.
- Esporta la configurazione del cluster in un file cluster-config-filename.yaml locale.
gcloud dataproc clusters export cluster-name \ --destination cluster-config-filename.yaml \ --region region
Salva il file di configurazione YAML in Cloud Storage
Copia il file di configurazione del cluster YAML locale nel tuo bucket Cloud Storage.
gcloud storage cp cluster-config-filename.yaml gs://bucket-name/
Imposta le variabili di ambiente dell'istanza Dataproc Hub
L'amministratore può impostare le variabili di ambiente dell'hub elencate nella tabella di seguito per impostare gli attributi dei cluster Dataproc che verranno generati dagli utenti dell'hub.
Variabile | Descrizione | Esempio |
---|---|---|
NOTEBOOKS_LOCATION | Bucket o cartella bucket Cloud Storage contenente i notebook dell'utente. Il prefisso `gs://` è facoltativo. Predefinito:il bucket di gestione temporanea di Dataproc. | gs://bucket-name/ |
DATAPROC_CONFIGS | Elenco delimitato da virgole contenente le stringhe dei percorsi Cloud Storage dei
file YAML di configurazione del cluster. Il prefisso `gs://`
è facoltativo. Predefinito: gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/ . che contiene example-cluster.yaml e example-single-node.yaml predefiniti.
|
gs://cluster-config-filename.yaml |
DATAPROC_LOCATIONS_LIST | I suffissi di zona nella regione in cui si trova l'istanza Dataproc Hub. Gli utenti possono selezionare una di queste zone come zona in cui verrà generato il cluster Dataproc. Valore predefinito: "b". | b,c,d |
DATAPROC_DEFAULT_SUBNET | Subnet su cui l'istanza Dataproc Hub genera cluster Dataproc. Predefinito:la subnet dell'istanza Dataproc Hub. | https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/project-id/regions/region/subnetworks/subnet-name |
DATAPROC_SERVICE_ACCOUNT | Service account con cui verranno eseguite le VM Dataproc. Predefinito:se non impostato, viene utilizzato l'account di servizio Dataproc predefinito. | service-account@project-id.iam.gserviceaccount.com |
SPAWNER_DEFAULT_URL | Specifica se visualizzare la UI Jupyter o JupyterLab sui cluster Dataproc generati per impostazione predefinita. Valore predefinito: "/lab". | `/` o `/lab`, rispettivamente per Jupyter o JupyterLab. |
DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS | Specifica se consentire agli utenti di personalizzare i cluster Dataproc. Valore predefinito: false. | "true" o "false" |
DATAPROC_MACHINE_TYPES_LIST | Elenco dei tipi di macchina tra cui gli utenti possono scegliere per i propri cluster Dataproc generati, se la personalizzazione del cluster (DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS) è abilitata. Predefinito:vuoto (sono consentiti tutti i tipi di macchine). | n1-standard-4,n1-standard-8,e2-standard-4,n1-highcpu-4 |
NOTEBOOKS_EXAMPLES_LOCATION | Percorso Cloud Storage del bucket o della cartella bucket dei notebook da scaricare nel cluster Dataproc generato all'avvio del cluster. Predefinito:vuoto. | gs://bucket-name/ |
Impostazione delle variabili di ambiente dell'hub
Esistono due modi per impostare le variabili di ambiente dell'hub:
Imposta le variabili di ambiente dell'hub dalla console
Quando crei un'istanza Dataproc Hub dalla scheda Blocchi note gestiti dall'utente nella pagina Dataproc→Workbench nella console Google Cloud , puoi fare clic sul pulsante Compila per aprire un modulo Compila Dataproc Hub che ti consente di impostare ogni variabile di ambiente.
Imposta le variabili di ambiente dell'hub in un file di testo
Crea il file. Puoi utilizzare un editor di testo per impostare le variabili di ambiente dell'istanza Dataproc Hub in un file locale. In alternativa, puoi creare il file eseguendo il seguente comando dopo aver compilato i valori segnaposto e modificato o aggiunto le variabili e i relativi valori.
cat <<EOF > environment-variables-file DATAPROC_CONFIGS=gs://bucket/cluster-config-filename.yaml NOTEBOOKS_LOCATION=gs://bucket/notebooks DATAPROC_LOCATIONS_LIST=b,c EOF
Salva il file in Cloud Storage. Copia il file delle variabili di ambiente dell'istanza Dataproc Hub locale nel bucket Cloud Storage.
gcloud storage cp environment-variable-filename gs://bucket-name/folder-name/
Impostare i ruoli IAM (Identity and Access Management)
Dataproc Hub include le seguenti identità con le seguenti funzionalità:
- Amministratore: crea un'istanza Dataproc Hub
- Utente di dati e ML: accede all'interfaccia utente di Dataproc Hub
- Account di servizio Dataproc Hub: rappresenta Dataproc Hub
- Account di servizio Dataproc: rappresenta il cluster Dataproc creato da Dataproc Hub.
Ogni identità richiede ruoli o autorizzazioni specifici per svolgere le attività associate. La tabella seguente riassume i ruoli e le autorizzazioni IAM richiesti da ciascuna identità.
Identità | Tipo | Ruolo o autorizzazione |
---|---|---|
Amministratore Dataproc Hub | Account utente o di servizio | roles/notebooks.admin |
Utente Dataproc Hub | Utente | notebooks.instances.use, dataproc.clusters.use |
Dataproc Hub | Service account | roles/dataproc.hubAgent |
Dataproc | Service account | roles/dataproc.worker |
Crea un'istanza Dataproc Hub
Prima di iniziare:per creare un'istanza Dataproc Hub dalla console Google Cloud , il tuo account utente deve disporre dell'autorizzazione
compute.instances.create
. Inoltre, il account di servizio dell'istanza, ovvero il account di servizio Compute Engine predefinito o il account di servizio specificato dall'utente elencato in IAM e amministrazione > Service account (vedi Service account VM Dataproc), deve disporre dell'autorizzazioneiam.serviceAccounts.actAs
.Vai alla pagina Dataproc→Workbench nella console Google Cloud , quindi seleziona la scheda Notebook gestiti dall'utente.
Se non è preselezionato come filtro, fai clic nella casella Filtro, quindi seleziona **Ambiente:Dataproc Hub"".
Fai clic su Nuovo notebook → Dataproc Hub.
Nella pagina Crea un notebook gestito dall'utente, fornisci le seguenti informazioni:
- Nome del notebook: nome dell'istanza Dataproc Hub.
- Regione: seleziona una regione per l'istanza Dataproc Hub. Anche i cluster Dataproc generati da questa istanza Dataproc Hub verranno creati in questa regione.
- Zona: seleziona una zona all'interno della regione selezionata.
- Ambiente:
Environment
: selezionaDataproc Hub
.Select a script to run after creation
(facoltativo): puoi inserire o sfogliare e selezionare uno script o un eseguibile di azione di inizializzazione da eseguire sul cluster Dataproc generato.Populate Dataproc Hub (optional)
: fai clic su Populate per aprire un modulo che ti consente di impostare ciascuna delle variabili di ambiente dell'hub (vedi Impostare le variabili di ambiente dell'istanza Dataproc Hub per una descrizione di ciascuna variabile). Dataproc utilizza valori predefiniti per tutte le variabili di ambiente non impostate. In alternativa, puoi impostare coppie di metadatikey:value
per impostare le variabili di ambiente (vedi elemento successivo).Metadata
:- Se hai creato un file di testo che
contiene le impostazioni variabile di ambiente dell'hub (vedi
Impostare le variabili di ambiente dell'hub),
fornisci il nome del file come
key
e la posizione Cloud Storage del file comegs://bucket-name/folder-name/environment-variable-filename
.value
Dataproc utilizza i valori predefiniti per tutte le variabili di ambiente non impostate.
- Se hai creato un file di testo che
contiene le impostazioni variabile di ambiente dell'hub (vedi
Impostare le variabili di ambiente dell'hub),
fornisci il nome del file come
- Configurazione macchina:
Machine Type
: seleziona il tipo di macchina di Compute Engine.- Imposta altre opzioni di configurazione della macchina.
- Altre opzioni:
- Puoi espandere e impostare o sostituire i valori predefiniti nelle sezioni Dischi, Networking, Autorizzazione, Sicurezza e Upgrade dell'ambiente e integrità del sistema.
- Fai clic su Crea per avviare l'istanza Dataproc Hub.
Il link Apri JupyterLab per l'istanza Dataproc Hub diventa attivo dopo la creazione dell'istanza. Gli utenti fanno clic su questo link per aprire la pagina del server JupyterHub per configurare e creare un cluster Dataproc JupyterLab (vedi Utilizzare Dataproc Hub).