"Managed Service for Apache Spark" is the new name for the product formerly known as "Dataproc on Compute Engine" (cluster deployment) and "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (serverless deployment).

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Spark-Job in Google Kubernetes Engine ausführen

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie einen virtuellen Cluster für Managed Service for Apache Spark in GKE erstellen und dann einen Spark-Job im Cluster ausführen.

Übersicht über die Optionen

Managed Service for Apache Spark in GKE bietet zwar eine leistungsstarke Steuerung für containerisierte Umgebungen,Google Cloud bietet aber auch vollständig verwaltete und serverlose Optionen, die den Betrieb vereinfachen und die Entwicklung beschleunigen können. Einen Vergleich der Bereitstellungsoptionen für Spark Managed Service for Apache Spark finden Sie unter Den besten Spark-Dienst auswählen.

Hinweis

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that you have the permissions required to complete this guide.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that you have the permissions required to complete this guide.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc API.

Roles required to enable APIs

Enable the API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Sie müssen einen standardmäßigen (nicht Autopilot-) zonenbasierten oder regionalen Google Kubernetes Engine (GKE)-Cluster erstellt haben, in dem Workload Identity aktiviert ist.

Leistungstipp:Aktivieren Sie Image-Streaming, um die Initialisierung von Arbeitslasten zu beschleunigen.

Erforderliche Rollen

Für die Ausführung der Beispiele auf dieser Seite sind bestimmte IAM-Rollen erforderlich. Abhängig von den Organisationsrichtlinien wurden diese Rollen möglicherweise bereits gewährt. Informationen zum Prüfen von Rollenzuweisungen finden Sie unter Müssen Sie Rollen zuweisen?.

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Nutzerrollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen eines Managed Service for Apache Spark-Clusters benötigen:

Dataproc-Bearbeiter (roles/dataproc.editor) für das Projekt
Dienstkontonutzer (roles/iam.serviceAccountUser) für das Compute Engine-Standarddienstkonto

Dienstkontorolle

Bitten Sie Ihren Administrator, dem Compute Engine-Standarddienstkonto die IAM-Rolle Dataproc-Worker (roles/dataproc.worker) für das Projekt zuzuweisen, damit das Compute Engine-Standarddienstkonto die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen eines Managed Service for Apache Spark-Clusters hat.

Virtuellen Cluster erstellen

Ein virtueller Cluster für Managed Service for Apache Spark in GKE wird als Deployment-Plattform für Managed Service for Apache Spark-Komponenten erstellt. Es handelt sich um eine virtuelle Ressource, die im Gegensatz zu einem Managed Service for Apache Spark on Compute Engine-Cluster keine separaten Master- und Worker-VMs für Managed Service for Apache Spark enthält.

Managed Service for Apache Spark in GKE erstellt Knotenpools in einem GKE-Cluster, wenn Sie einen virtuellen Cluster für Managed Service for Apache Spark in GKE erstellen.
Managed Service for Apache Spark on GKE-Jobs werden als Pods in diesen Knotenpools ausgeführt. Die Knotenpools und die Planung von Pods in den Knotenpools werden von GKE verwaltet.
Mehrere virtuelle Cluster erstellen: Sie können mehrere virtuelle Cluster in einem GKE-Cluster erstellen und ausführen, um die Ressourcennutzung zu verbessern, indem Sie Knotenpools für die virtuellen Cluster freigeben.
- Für jeden virtuellen Cluster gilt:
  - wird mit separaten Eigenschaften erstellt, einschließlich der Spark-Engine-Version und der Arbeitslastidentität.
  - ist in einem separaten GKE-Namespace im GKE-Cluster isoliert.

Console

Das Erstellen eines Managed Service for Apache Spark on GKE-Clusters wird in der Google Cloud -Konsole nicht unterstützt.

gcloud

Legen Sie Umgebungsvariablen fest und führen Sie den Befehl gcloud dataproc clusters gke create lokal oder in Cloud Shell aus, um einen Managed Service for Apache Spark-Cluster in GKE zu erstellen.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest:
```
DP_CLUSTER=Managed Service for Apache Spark on GKE  cluster-name \
  REGION=region \
  GKE_CLUSTER=GKE cluster-name \
  BUCKET=Cloud Storage bucket-name \
  DP_POOLNAME=node pool-name
  PHS_CLUSTER=Managed Service for Apache Spark PHS server name
```
Hinweise:
- DP_CLUSTER: Legen Sie den Namen des virtuellen Clusters für Managed Service for Apache Spark fest. Er muss mit einem Kleinbuchstaben beginnen, gefolgt von bis zu 54 Kleinbuchstaben, Ziffern oder Bindestrichen. Es darf nicht mit einem Bindestrich enden.
- REGION: Die region muss mit der Region übereinstimmen, in der sich der GKE-Cluster befindet.
- GKE_CLUSTER: Der Name Ihres vorhandenen GKE-Cluster.
- BUCKET: (Optional) Sie können den Namen eines Cloud Storage-Buckets angeben, der von Managed Service for Apache Spark zum Staging von Artefakten verwendet wird. Wenn Sie keinen Bucket angeben, wird von Managed Service for Apache Spark in GKE ein Staging-Bucket erstellt.
- DP_POOLNAME: Der Name eines Knotenpools, der im GKE-Cluster erstellt werden soll.
- PHS_CLUSTER: (Optional) Managed Service for Apache Spark PHS-Server, mit dem der Spark-Jobverlauf in aktiven und gelöschten Managed Service for Apache Spark on GKE-Clustern aufgerufen werden kann. Der PHS-Cluster muss sich in derselben Region wie der virtuelle Cluster von Managed Service for Apache Spark on GKE befinden.
Führen Sie diesen Befehl aus:
```
gcloud dataproc clusters gke create ${DP_CLUSTER} \
    --region=${REGION} \
    --gke-cluster=${GKE_CLUSTER} \
    --spark-engine-version=latest \
    --staging-bucket=${BUCKET} \
    --pools="name=${DP_POOLNAME},roles=default" \
    --setup-workload-identity \
    --history-server-cluster=${PHS_CLUSTER}
```
Hinweise:
- --spark-engine-version: Die Spark-Image-Version, die im Managed Service for Apache Spark-Cluster verwendet wird. Sie können eine Kennung wie 3, 3.1 oder latest verwenden oder die vollständige Subminor-Version angeben, z. B. 3.1-dataproc-5.
- --staging-bucket: Löschen Sie dieses Flag, damit Managed Service for Apache Spark in GKE einen Staging-Bucket erstellt.
- --pools: Mit diesem Flag wird ein neuer oder vorhandener Knotenpool angegeben, den Managed Service for Apache Spark zum Ausführen des Arbeitslast verwendet. Liste der Einstellungen für den Managed Service for Apache Spark on GKE-Knotenpool, durch Kommas getrennt, z. B.:
```
--pools=name=dp-default,roles=default,machineType=e2-standard-4,min=0,max=10
```
  Sie müssen den Knotenpool name und role angeben. Andere Knotenpooleinstellungen sind optional. Sie können mehrere --pools-Flags verwenden, um mehrere Knotenpools anzugeben. Für mindestens einen Knotenpool muss die Rolle default angegeben werden. Alle Knotenpools müssen denselben Standort haben.
- --setup-workload-identity: Mit diesem Flag werden Workload Identity-Bindungen aktiviert. Durch diese Bindungen können die Kubernetes-Dienstkonten (KSAs) als Managed Service for Apache Spark-VM-Dienstkonto (Identität der Datenebene) des virtuellen Clusters fungieren.
  Sie benötigen erhöhte Berechtigungen, um Workload Identity für ein Google-Dienstkonto (GSA) festzulegen (siehe IAM-Berechtigungen für Managed Service for Apache Spark in Google Kubernetes Engine). Wenn Sie Ihr eigenes GSA mit Ihrem virtuellen Cluster von Managed Service for Apache Spark in GKE verwenden möchten, lesen Sie den Abschnitt Benutzerdefinierte IAM-Konfiguration.

REST

Füllen Sie eine virtualClusterConfig als Teil einer cluster.create-API-Anfrage aus.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT: ID des Google Cloud-Projekts.
REGION: Region des virtuellen Dataproc-Clusters (dieselbe Region wie die vorhandene GKE-Clusterregion)
DP_CLUSTER: Name des Dataproc-Clusters
GKE_CLUSTER: GKE-Clustername
NODE_POOL: Name des Knotenpools
PHS_CLUSTER: Name des Persistent History Server-Clusters (PHS)
BUCKET: (Optional) Name des Staging-Buckets. Lassen Sie dieses Feld leer, damit Managed Service for Apache Spark in GKE einen Staging-Bucket erstellt.

HTTP-Methode und URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/regions/region/clusters

JSON-Text anfordern:

{
  "clusterName":"DP_CLUSTER",
  "projectId":"PROJECT",
  "virtualClusterConfig":{
    "auxiliaryServicesConfig":{
      "sparkHistoryServerConfig":{
        "dataprocCluster":"projects/PROJECT/regions/REGION/clusters/PHS_CLUSTER"
      }
    },
    "kubernetesClusterConfig":{
      "gkeClusterConfig":{
        "gkeClusterTarget":"projects/PROJECT/locations/REGION/clusters/GKE_CLUSTER",
        "nodePoolTarget":[
          {
"nodePool":"projects/PROJECT/locations/REGION/clusters/GKE_CLUSTER/nodePools/NODE_POOL",
            "roles":[
              "DEFAULT"
            ]
          }
        ]
      },
      "kubernetesSoftwareConfig":{
        "componentVersion":{
          "SPARK":"latest"
        }
      }
    },
    "stagingBucket":"BUCKET"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/regions/region/clusters"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/regions/region/clusters" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "projectId":"PROJECT",
  "clusterName":"DP_CLUSTER",
  "status":{
    "state":"RUNNING",
    "stateStartTime":"2022-04-01T19:16:39.865716Z"
  },
  "clusterUuid":"98060b77-...",
  "statusHistory":[
    {
      "state":"CREATING",
      "stateStartTime":"2022-04-01T19:14:27.340544Z"
    }
  ],
  "labels":{
    "goog-dataproc-cluster-name":"DP_CLUSTER",
    "goog-dataproc-cluster-uuid":"98060b77-...",
    "goog-dataproc-location":"REGION",
    "goog-dataproc-environment":"prod"
  },
  "virtualClusterConfig":{
    "stagingBucket":"BUCKET",
    "kubernetesClusterConfig":{
      "kubernetesNamespace":"dp-cluster",
      "gkeClusterConfig":{
"gkeClusterTarget":"projects/PROJECT/locations/REGION/clusters/GKE_CLUSTER",
        "nodePoolTarget":[
          {
"nodePool":"projects/PROJECT/locations/REGION/clusters/GKE_CLUSTER/nodePools/NODE_POOL",
            "roles":[
              "DEFAULT"
            ]
          }
        ]
      },
      "kubernetesSoftwareConfig":{
        "componentVersion":{
          "SPARK":"3.1-..."
        },
        "properties":{
          "dpgke:dpgke.unstable.outputOnly.endpoints.sparkHistoryServer":"https://...",
          "spark:spark.eventLog.dir":"gs://BUCKET/.../spark-job-history",
          "spark:spark.eventLog.enabled":"true"
        }
      }
    },
    "auxiliaryServicesConfig":{
      "sparkHistoryServerConfig":{
        "dataprocCluster":"projects/PROJECT/regions/REGION/clusters/PHS_CLUSTER"
      }
    }
  }

Spark-Job senden

Nachdem Ihr virtueller Cluster für Managed Service for Apache Spark in GKE ausgeführt wird, können Sie einen Spark-Job übergeben. Verwenden Sie dazu die Google Cloud Console, die gcloud CLI oder die Managed Service for Apache Spark-jobs.submitAPI (mit direkten HTTP-Anfragen oder den Cloud-Clientbibliotheken).

**Beispiel für einen gcloud CLI-Spark-Job:**

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --region=${REGION} \
    --cluster=${DP_CLUSTER} \
    --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --jars=local:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    -- 1000

**Beispiel für einen PySpark-Job mit der gcloud CLI:**

gcloud dataproc jobs submit pyspark \
    --region=${REGION} \
    --cluster=${DP_CLUSTER} \
    local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py \
    -- 10

**Beispiel für einen SparkR-Job mit der gcloud CLI:**

gcloud dataproc jobs submit spark-r \
    --region=${REGION} \
    --cluster=${DP_CLUSTER} \
    local:///usr/lib/spark/examples/src/main/r/dataframe.R

Bereinigen

Löschen Sie alle der folgenden Ressourcen, die in diesem Schnellstart verwendet wurden und die Sie nicht mehr verwenden möchten.
Löschen Sie den Managed Service for Apache Spark on GKE-Cluster.
Knotenpools löschen, die vom Managed Service for Apache Spark in GKE-Cluster verwendet werden.
Löschen Sie den GKE-Cluster.

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Übersicht über die Optionen

Hinweis

Erforderliche Rollen

Nutzerrollen

Dienstkontorolle

Virtuellen Cluster erstellen

Console

gcloud

REST

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Spark-Job senden

Bereinigen

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