O Dataproc Hub é um servidor JupyterHub personalizado. Os administradores configuram e criam instâncias do Dataproc Hub que podem gerar clusters do Dataproc de usuário único para hospedar ambientes de notebook Jupyter e JupyterLab (consulte Usar o Dataproc Hub).
Iniciar notebooks para vários usuários. É possível criar uma instância do Vertex AI Workbench compatível com o Dataproc ou instalar o plug-in JupyterLab do Dataproc em uma VM para disponibilizar notebooks a vários usuários.
Defina uma configuração de cluster
Uma instância do Dataproc Hub cria um cluster a partir de valores de configuração contidos em um arquivo de configuração de cluster YAML.
A configuração do cluster pode especificar qualquer recurso ou componente disponível para clusters do Dataproc (como tipo de máquina, ações de inicialização e componentes opcionais). A versão da imagem do cluster precisa ser 1.4.13 ou superior. A tentativa de gerar um cluster com uma versão de imagem anterior à 1.4.13 causará um erro e falhará.
Amostra do arquivo de configuração do cluster YAML
clusterName: cluster-name config: softwareConfig: imageVersion: 2.2-ubuntu22 optionalComponents: - JUPYTER
Cada configuração precisa ser salva no Cloud Storage. É possível criar e salvar vários arquivos de configuração para oferecer aos usuários uma opção quando eles usarem o Dataproc Hub para criar o ambiente de notebook do cluster do Dataproc.
Há duas maneiras de criar um arquivo de configuração de cluster YAML:
Crie um arquivo de configuração de cluster YAML no console
- Abra a página Criar um cluster
no console do Google Cloud e selecione e preencha os campos para
especificar o tipo de cluster que será gerado pelo Dataproc Hub para os usuários.
- Na parte inferior do painel esquerdo, selecione "REST equivalente".
- Copie o bloco JSON gerado excluindo a linha de solicitação POST principal e cole o bloco JSON em um conversor online de JSON para YAML (pesquise "Converter JSON em YAML").
- Copie o YAML convertido em um arquivo cluster-config-filename .yaml local.
Exporte um arquivo de configuração de cluster YAML de um cluster existente
- Crie um cluster que corresponda aos seus requisitos.
- Exporte a configuração do cluster para um arquivo yaml cluster-config-filename local.
gcloud dataproc clusters export cluster-name \ --destination cluster-config-filename.yaml \ --region region
Salve o arquivo de configuração YAML no Cloud Storage
Copie o arquivo de configuração do cluster YAML local para o bucket do Cloud Storage.
gcloud storage cp cluster-config-filename.yaml gs://bucket-name/
Defina variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub
O administrador pode definir as variáveis de ambiente do hub listadas na tabela abaixo para definir os atributos dos clusters do Dataproc que serão gerados pelos usuários do hub.
Variável | Descrição | Exemplo |
---|---|---|
NOTEBOOKS_LOCATION | Bucket do Cloud Storage ou pasta do bucket que contém notebooks do usuário. O prefixo "gs://" é opcional. Padrão: o bucket de preparo do Dataproc | gs://bucket-name/ |
DATAPROC_CONFIGS | Lista delimitada por vírgulas de strings dos caminhos do Cloud Storage para arquivos de configuração do cluster YAML. O prefixo
"gs://" é opcional. Padrão: gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/ . que contém example-cluster.yaml e example-single-node.yaml predefinidos.
|
gs://cluster-config-filename.yaml |
DATAPROC_LOCATIONS_LIST | Sufixos de zona na região em que a instância do Dataproc Hub está localizada. Os usuários podem selecionar uma dessas zonas como a zona em que o cluster do Dataproc será gerado. Padrão: "b". | b, c, d |
DATAPROC_DEFAULT_SUBNET | Sub-rede em que a instância do Dataproc Hub gerará clusters do Dataproc. Padrão: a sub-rede da instância do Dataproc Hub. | https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/project-id/regions/region/subnetworks/subnet-name |
DATAPROC_SERVICE_ACCOUNT | Conta de serviço em que as VMs do Dataproc serão executadas. Padrão: se não for definida, a conta de serviço padrão do Dataproc será usada. | service-account@project-id.iam.gserviceaccount.com |
SPAWNER_DEFAULT_URL | Se a IU do Jupyter ou do JupyterLab será exibida em clusters gerados pelo Dataproc por padrão. Padrão: "/lab". | "/" ou "/lab" para Jupyter ou JupyterLab, respectivamente. |
DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS | Se os usuários podem personalizar os clusters do Dataproc. Padrão: falso. | "verdadeiro" ou "falso" |
DATAPROC_MACHINE_TYPES_LIST | Lista de tipos de máquinas que os usuários podem escolher para os clusters gerados pelo Dataproc, se a personalização do cluster (DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS) estiver ativada. Padrão:vazio (todos os tipos de máquina são permitidos). | n1-standard-4,n1-standard-8,e2-standard-4,n1-highcpu-4 |
NOTEBOOKS_EXAMPLES_LOCATION | Caminho do Cloud Storage para o bucket de notebooks ou a pasta do bucket a ser baixada para o cluster do Dataproc gerado quando o cluster for iniciado. Padrão: vazio. | gs://bucket-name/ |
Como definir variáveis de ambiente do hub
Há duas maneiras de definir variáveis de ambiente do hub:
Definir variáveis de ambiente do hub no console
Ao criar uma instância do Dataproc Hub na guia Notebooks gerenciados pelo usuário da página Dataproc→Workbench no console do Google Cloud , clique no botão Preencher para abrir um formulário Preencher o Dataproc Hub que permite definir cada variável de ambiente.
Definir variáveis de ambiente do hub em um arquivo de texto
Crie o arquivo. É possível usar um editor de texto para definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub em um arquivo local. Como alternativa, crie o arquivo executando o seguinte comando depois de preencher os valores do marcador e alterar ou adicionar variáveis e seus valores.
cat <<EOF > environment-variables-file DATAPROC_CONFIGS=gs://bucket/cluster-config-filename.yaml NOTEBOOKS_LOCATION=gs://bucket/notebooks DATAPROC_LOCATIONS_LIST=b,c EOF
Salve o arquivo no Cloud Storage. Copie o arquivo local de variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para o bucket do Cloud Storage.
gcloud storage cp environment-variable-filename gs://bucket-name/folder-name/
Definir papéis de gerenciamento de identidade e acesso (IAM, na sigla em inglês)
O Dataproc Hub inclui as seguintes identidades com as seguintes capacidades:
- Administrador: cria uma instância do Dataproc Hub
- Usuário de dados e ML: acessa a IU do Dataproc Hub
- Conta de serviço do Dataproc Hub: representa o Dataproc Hub
- Conta de serviço do Dataproc: representa o cluster do Dataproc que o Dataproc Hub cria.
Cada identidade requer papéis ou permissões específicas para realizar as tarefas associadas. A tabela abaixo resume os papéis e permissões do IAM exigidos por cada identidade.
Identidade | Tipo | Papel ou permissão |
---|---|---|
Administrador do Dataproc Hub | Usuário ou conta de serviço | roles/notebooks.admin |
Usuário do Dataproc Hub | Usuário | notebooks.instances.use, dataproc.clusters.use |
Dataproc Hub | Conta de serviço | roles/dataproc.hubAgent |
Dataproc | Conta de serviço | roles/dataproc.worker |
Crie uma instância do Dataproc Hub
Antes de começar:para criar uma instância do Dataproc Hub no console Google Cloud , sua conta de usuário precisa ter a permissão
compute.instances.create
. Além disso, a conta de serviço da instância, ou seja, a conta de serviço padrão do Compute Engine ou a conta de serviço especificada pelo usuário, listada em IAM e administrador > Contas de serviço (consulte Conta de serviço da VM do Dataproc), precisa ter permissão deiam.serviceAccounts.actAs
.Acesse a página Dataproc → Workbench no console Google Cloud e selecione a guia Notebooks gerenciados pelo usuário.
Se não estiver pré-selecionado como um filtro, clique na caixa Filtro e selecione **Ambiente:Hub do Dataproc"".
Clique em Novo notebook→Dataproc Hub.
Na página Criar um notebook gerenciado pelo usuário, forneça as seguintes informações:
- Nome do notebook: nome da instância do Dataproc Hub.
- Região: selecione uma região para a instância do Dataproc Hub. Os clusters do Dataproc gerados por essa instância do Dataproc Hub também serão criados nessa região.
- Zona: selecione uma zona na região selecionada.
- Ambiente:
Environment
: selecioneDataproc Hub
.Select a script to run after creation
(opcional): é possível inserir ou procurar e selecionar um script ou executável de ação de inicialização para ser executado no cluster do Dataproc gerado.Populate Dataproc Hub (optional)
: clique em Populate para abrir um formulário que permite definir cada uma das variáveis de ambiente do hub (consulte Definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para uma descrição de cada variável). O Dataproc usa valores padrão para variáveis de ambiente não definidas. Como alternativa, é possível definir pares Metadadoskey:value
para definir variáveis de ambiente (consulte o próximo item).Metadata
:- Se você criou um arquivo de texto que
contém as configurações variável de ambiente do hub (consulte
Como definir variáveis de ambiente do hub),
forneça o nome do arquivo como
key
e o local do arquivo no Cloud Storage comogs://bucket-name/folder-name/environment-variable-filename
.value
O Dataproc usa valores padrão para variáveis de ambiente não definidas.
- Se você criou um arquivo de texto que
contém as configurações variável de ambiente do hub (consulte
Como definir variáveis de ambiente do hub),
forneça o nome do arquivo como
- Configuração da máquina:
Machine Type
: selecione o tipo de máquina do Compute Engine.- Defina outras opções de configuração de máquina.
- Outras opções:
- É possível expandir e definir ou substituir os valores padrão nas seções Discos, Rede, Permissão, Segurança e Upgrade do ambiente e integridade do sistema.
- Clique em Criar para iniciar a instância do Dataproc Hub.
O link Abrir JupyterLab da instância do Dataproc Hub fica ativo depois que a instância é criada. Os usuários clicam nesse link para abrir a página do servidor JupyterHub e configurar e criar um cluster do Dataproc JupyterLab (consulte Usar o Dataproc Hub).