Práticas recomendadas do Managed Service for Apache Spark para produção

Este documento discute as práticas recomendadas do Serviço Gerenciado para Apache Spark que podem ajudar você a executar jobs de processamento de dados confiáveis, eficientes e informativos em clusters do Serviço Gerenciado para Apache Spark em ambientes de produção.

Especificar versões de imagem do cluster

O Serviço Gerenciado para Apache Spark usa versões de imagem para agrupar sistemas operacionais, Big Data componentes, e Google Cloud conectores em um pacote implantado em um cluster. Se você não especificar uma versão de imagem ao criar um cluster, o Serviço Gerenciado para Apache Spark vai usar a versão de imagem estável mais recente por padrão.

Para ambientes de produção, associe o cluster a uma versão de imagem major.minor específica do Serviço Gerenciado para Apache Spark, conforme mostrado no comando da CLI gcloud a seguir.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=region \
    --image-version=2.0

O Dataproc resolve a versão major.minor para a versão subsecundária mais recente (2.0 é resolvida para 2.0.x). Observação: se você precisar usar uma versão subsecundária específica para o cluster, especifique-a. Por exemplo, --image-version=2.0.x. Consulte Como o controle de versões funciona para mais informações.

Versões de imagem de visualização do Serviço Gerenciado para Apache Spark

Novas versões secundárias de imagens do Serviço Gerenciado para Apache Spark estão disponíveis em uma versão preview antes do lançamento na faixa de versão de imagem secundária padrão. Use uma imagem de visualização para testar e validar seus jobs em relação a uma nova versão de imagem secundária antes de adotar a versão de imagem secundária padrão na produção. Consulte Controle de versões do Serviço Gerenciado para Apache Spark para mais informações.

Usar imagens personalizadas quando necessário

Se você tiver dependências a serem adicionadas ao cluster, como bibliotecas nativas do Python ou software de proteção contra vírus ou de reforço da proteção, crie uma imagem personalizada com a imagem mais recente na faixa de versão de imagem secundária de destino. Essa prática permite atender aos requisitos de dependência ao criar clusters usando sua imagem personalizada. Ao recriar a imagem personalizada para atualizar os requisitos de dependência, use a versão de imagem subsecundária mais recente disponível na faixa de imagem secundária.

Enviar jobs para o Serviço Gerenciado para Apache Spark

Envie jobs para o Serviço Gerenciado para Apache Spark com uma jobs.submit usando a CLI gcloud ou o Google Cloud console. Defina as permissões de job e cluster concedendo papéis do Serviço Gerenciado para Apache Spark. Use papéis personalizados para separar o acesso ao cluster das permissões de envio de jobs.

Benefícios de enviar jobs para o Serviço Gerenciado para Apache Spark:

  • Nenhuma configuração de rede complicada necessária: a API é amplamente acessível.
  • Permissões e papéis do IAM fáceis de gerenciar.
  • Status do job fácil de acompanhar: nenhum metadado de job do Serviço Gerenciado para Apache Spark para complicar os resultados.

Na produção, execute jobs que dependem apenas de dependências no nível do cluster em uma versão de imagem secundária fixa, por exemplo, --image-version=2.0. Agrupe as dependências com os jobs quando eles forem enviados. Enviar um uber jar para o Spark ou MapReduce é uma maneira comum de fazer isso.

  • Exemplo: se um jar de job depender de args4j e spark-sql, com args4j específico para o job e spark-sql uma dependência no nível do cluster, agrupe args4j no uber jar do job.

Controlar locais de ação de inicialização

As ações de inicialização permitem executar scripts ou instalar componentes automaticamente ao criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark. Consulte o repositório dataproc-initialization-actions do GitHub para ações de inicialização comuns do Serviço Gerenciado para Apache Spark. Ao usar ações de inicialização de cluster em um ambiente de produção, copie os scripts de inicialização para o Cloud Storage em vez de buscá-los em um repositório público. Essa prática evita a execução de scripts de inicialização sujeitos a modificação por outras pessoas.

Monitorar as notas de lançamento do Serviço Gerenciado para Apache Spark

O Serviço Gerenciado para Apache Spark lança regularmente novas versões de imagem subsecundárias. Consulte ou inscreva-se nas notas de lançamento do Serviço Gerenciado para Apache Spark para ficar ciente dos lançamentos mais recentes da versão de imagem do Serviço Gerenciado para Apache Spark e de outros anúncios, mudanças e correções.

Conferir o bucket de preparo para investigar falhas

  1. Confira o bucket de preparo do cluster para investigar mensagens de erro de cluster e job. Normalmente, o local do bucket de preparo do Cloud Storage é mostrado em mensagens de erro, conforme mostrado no texto em negrito na seguinte mensagem de erro de exemplo:

    ERROR:
(gcloud.dataproc.clusters.create) Operation ... failed:
...
- Initialization action failed. Failed action ... see output in:
gs://dataproc-<BUCKETID>-us-central1/google-cloud-dataproc-metainfo/CLUSTERID/<CLUSTER_ID>\dataproc-initialization-script-0_output

  2. Use a CLI gcloud para conferir o conteúdo do bucket de preparo: 

    gcloud storage cat gs://STAGING_BUCKET
    Exemplo de saída: 
    + readonly RANGER_VERSION=1.2.0
... Ranger admin password not set. Please use metadata flag - default-password

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Google Cloud oferece suporte às cargas de trabalho de produção de OSS e ajuda você a atender aos SLAs de negócios por níveis de suporte. Além disso, Google Cloud os Serviços de consultoria podem fornecer orientações sobre as práticas recomendadas para as implantações de produção da sua equipe.

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