BigQuery Studio 노트북에서 PySpark 코드 실행

이 문서에서는 BigQuery Python 노트북에서 PySpark 코드를 실행하는 방법을 보여줍니다.

시작하기 전에

아직 만들지 않았다면 Google Cloud 프로젝트와 Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

  1. 프로젝트 설정하기

    1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

    2. 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

    3. Enable the Managed Service for Apache Spark, BigQuery, and Cloud Storage APIs.

      Roles required to enable APIs

      To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

      Enable the APIs

    4. 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

    5. Enable the Managed Service for Apache Spark, BigQuery, and Cloud Storage APIs.

      Roles required to enable APIs

      To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

      Enable the APIs

      6.

  2. 사용할 수 있는 버킷이 없으면 프로젝트에 Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

  3. 노트북 설정

가격 책정

가격 정보는 BigQuery 노트북 런타임 가격 책정을 참조하세요.

BigQuery Studio Python 노트북 열기

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 세부정보 창 탭 표시줄의 + 기호 옆에 있는 화살표를 클릭한 후 노트북을 클릭합니다.

BigQuery Studio 노트북에서 Spark 세션 만들기

BigQuery Studio Python 노트북을 사용하여 Spark Connect 대화형 세션을 만들 수 있습니다. 각 BigQuery Studio 노트북에는 연결된 활성 Spark 세션 하나만 있을 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 BigQuery Studio Python 노트북에서 Spark 세션을 만들 수 있습니다.

  • 노트북에서 단일 세션을 구성하고 만듭니다.
  • 대화형 세션 템플릿에서 Spark 세션을 구성한 후 템플릿을 사용하여 노트북에서 세션을 구성하고 만듭니다. BigQuery는 템플릿화된 Spark 세션 탭의 설명대로 템플릿화된 세션 코딩을 시작하는 데 도움이 되는 Query using Spark 기능을 제공합니다.

단일 세션

새 노트북에서 Spark 세션을 만들려면 다음을 수행합니다.

  1. 편집기 창의 탭 표시줄에서 + 기호 옆에 있는 드롭다운 화살표 를 클릭한 다음 노트북을 클릭합니다.

    새 노트북을 만들기 위한 '+' 버튼이 있는 BigQuery 인터페이스를 보여주는 스크린샷

  2. 노트북 셀에서 다음 코드를 복사하고 실행하여 기본 Spark 세션을 구성하고 만듭니다.

from google.cloud.dataproc_spark_connect import DataprocSparkSession
from google.cloud.dataproc_v1 import Session

import pyspark.sql.functions as f

session = Session()

# Create the Spark session.
spark = (
   DataprocSparkSession.builder
     .appName("APP_NAME")
     .dataprocSessionConfig(session)
     .getOrCreate()
)

다음을 바꿉니다.

  • APP_NAME: 세션의 선택적 이름
  • 선택적 세션 설정: Managed Service for Apache Spark API Session 설정을 추가하여 세션을 맞춤설정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
    • RuntimeConfig:
      session.runtime.config 옵션을 보여주는 코드 도움말
      • session.runtime_config.properties={spark.property.key1:VALUE_1,...,spark.property.keyN:VALUE_N}
      • session.runtime_config.container_image = path/to/container/image
    • EnvironmentConfig:
      session-environment-config-execution-config 옵션을 보여주는 코드 도움말
      • session.environment_config.execution_config.subnetwork_uri = "SUBNET_NAME"
      • session.environment_config.execution_config.ttl = {"seconds": VALUE}
      • session.environment_config.execution_config.service_account = SERVICE_ACCOUNT

템플릿화된 Spark 세션

노트북 셀에 코드를 입력하고 실행하여 기존 세션 템플릿을 기반으로 Spark 세션을 만들 수 있습니다. 노트북 코드에 제공하는 session 구성 설정은 세션 템플릿에 설정된 같은 설정을 재정의합니다.

빠르게 시작하려면 Query using Spark 템플릿을 사용하여 Spark 세션 템플릿 코드로 노트북을 자동 입력합니다.

  1. 편집기 창의 탭 표시줄에서 + 기호 옆에 있는 드롭다운 화살표 를 클릭한 다음 노트북을 클릭합니다.
    새 노트북을 만들기 위한 '+' 버튼이 있는 BigQuery 인터페이스를 보여주는 스크린샷
  2. 템플릿으로 시작에서 Spark를 사용하여 쿼리를 클릭한 후 템플릿 사용을 클릭하여 노트북에 코드를 삽입합니다.
    템플릿으로 시작하기 위한 BigQuery UI 선택사항
  3. 참고의 설명대로 변수를 지정합니다.
  4. 노트북에 삽입된 추가 샘플 코드 셀을 삭제할 수 있습니다.
from google.cloud.dataproc_spark_connect import DataprocSparkSession
from google.cloud.dataproc_v1 import Session
session = Session()
project_id = "PROJECT_ID"
location = "LOCATION"
# Configure the session with an existing session template.
session_template = "SESSION_TEMPLATE"
session.session_template = f"projects/{project_id}/locations/{location}/sessionTemplates/{session_template}"
# Create the Spark session.
spark = (
   DataprocSparkSession.builder
     .appName("APP_NAME")
     .dataprocSessionConfig(session)
     .getOrCreate()
)

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: Google Cloud 콘솔 대시보드의 프로젝트 정보 섹션에 나열된 프로젝트 ID
  • LOCATION: 노트북 세션이 실행되는 Compute Engine 리전. 제공되지 않으면 노트북을 만드는 VM의 리전이 사용됩니다.

  • SESSION_TEMPLATE: 기존 대화형 세션 템플릿의 이름. 세션 구성 설정을 템플릿에서 가져옵니다. 템플릿에서 다음 설정도 지정해야 합니다.

    • 런타임 버전 2.3+

    • 노트북 유형: Spark Connect

      예시:

      Spark Connect 필수 설정을 보여주는 스크린샷

  • APP_NAME: 세션의 선택적 이름

BigQuery Studio 노트북에서 PySpark 코드 작성 및 실행

노트북에서 Spark 세션을 만든 후 세션을 사용하여 노트북에서 Spark 노트북 코드를 실행합니다.

Spark Connect PySpark API 지원: Spark Connect 노트북 세션은 DataFrame, Functions, Column을 포함한 대부분의 PySpark API를 지원하지만 SparkContext, RDD, 기타 PySpark API를 지원하지 않습니다. 자세한 내용은 Spark 3.5에서 지원되는 항목을 참조하세요.

Spark Connect 노트북 직접 쓰기: BigQuery Studio 노트북의 Spark 세션은 DIRECT 데이터 쓰기를 수행하도록 Spark BigQuery 커넥터를 사전 구성합니다. DIRECT 쓰기 메서드는 BigQuery Storage Write API를 사용하여 데이터를 BigQuery에 직접 씁니다. Managed Service for Apache Spark 배치에 기본값인 INDIRECT 쓰기 메서드는 중간 Cloud Storage 버킷에 데이터를 쓴 다음 BigQuery에 데이터를 씁니다(INDIRECT 쓰기에 관한 자세한 내용은 BigQuery에서 데이터를 읽고 쓰는 방법 참고).

Managed Service for Apache Spark 전용 API: Managed Service for Apache Spark는 addArtifacts 메서드를 확장하여 PyPI 패키지를 Spark 세션에 동적으로 추가하는 작업을 간소화합니다. version-scheme 형식(pip install과 유사)으로 목록을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 Spark Connect 서버가 모든 클러스터 노드에 패키지와 종속 항목을 설치하여 UDF의 작업자가 사용할 수 있게 할 수 있습니다.

예시에서는 textdistance 및 random2를 사용하는 UDF가 워커 노드에서 실행되도록 지정된 textdistance 버전과 호환되는 최신 random2 라이브러리를 클러스터에 설치합니다.

spark.addArtifacts("textdistance==4.6.1", "random2", pypi=True)

노트북 코드 도움말: BigQuery Studio 노트북은 클래스나 메서드 이름 위로 포인터를 가져가면 코드 도움말을 제공하고 코드를 입력할 때 코드 완성 도움말을 제공합니다.

다음 예에서 DataprocSparkSession를 입력하고 이 클래스 이름 위로 포인터를 가져가면 코드 완성 및 문서 도움말이 표시됩니다.

코드 문서 및 코드 완성 도움말 예시

BigQuery Studio 노트북 PySpark 예시

이 섹션에서는 다음 태스크를 실행하는 PySpark 코드가 포함된 BigQuery Studio Python 노트북 예시를 제공합니다.

  • 공개 셰익스피어 데이터 세트에 대해 wordcount를 실행합니다.
  • Lakehouse 런타임 카탈로그에 저장된 메타데이터를 사용하여 Iceberg 테이블을 만듭니다.

Wordcount

다음 PySpark 예시에서는 Spark 세션을 만든 후 공개 bigquery-public-data.samples.shakespeare 데이터 세트에서 단어 발생 횟수를 계산합니다.

# Basic wordcount example
from google.cloud.dataproc_spark_connect import DataprocSparkSession
from google.cloud.dataproc_v1 import Session
import pyspark.sql.functions as f
session = Session()

# Create the Spark session.
spark = (
   DataprocSparkSession.builder
     .appName("APP_NAME")
     .dataprocSessionConfig(session)
     .getOrCreate()
)
# Run a wordcount on the public Shakespeare dataset.
df = spark.read.format("bigquery").option("table", "bigquery-public-data.samples.shakespeare").load()
words_df = df.select(f.explode(f.split(f.col("word"), " ")).alias("word"))
word_counts_df = words_df.filter(f.col("word") != "").groupBy("word").agg(f.count("*").alias("count")).orderBy("word")
word_counts_df.show()

다음을 바꿉니다.

  • APP_NAME: 세션의 선택적 이름

출력:

셀 출력에 wordcount 출력 샘플이 나열됩니다. Google Cloud 콘솔에서 세션 세부정보를 보려면 대화형 세션 세부정보 보기 링크를 클릭합니다. Spark 세션을 모니터링하려면 세션 세부정보 페이지에서 Spark UI 보기를 클릭합니다.

콘솔의 세션 세부정보 페이지에 있는 Spark UI 보기 버튼 
Interactive Session Detail View: LINK
+------------+-----+
|        word|count|
+------------+-----+
|           '|   42|
|       ''All|    1|
|     ''Among|    1|
|       ''And|    1|
|       ''But|    1|
|    ''Gamut'|    1|
|       ''How|    1|
|        ''Lo|    1|
|      ''Look|    1|
|        ''My|    1|
|       ''Now|    1|
|         ''O|    1|
|      ''Od's|    1|
|       ''The|    1|
|       ''Tis|    4|
|      ''When|    1|
|       ''tis|    1|
|      ''twas|    1|
|          'A|   10|
|'ARTEMIDORUS|    1|
+------------+-----+
only showing top 20 rows

Iceberg 테이블

PySpark 코드를 실행하여 Lakehouse 런타임 카탈로그 메타데이터로 Iceberg 테이블 만들기

다음 예시 코드에서는 Lakehouse 런타임 카탈로그에 저장된 테이블 메타데이터로 sample_iceberg_table을 만든 후 테이블을 쿼리합니다.

from google.cloud.dataproc_spark_connect import DataprocSparkSession
from google.cloud.dataproc_v1 import Session
# Create the Dataproc Serverless session.
session = Session()
# Set the session configuration for BigLake Metastore with the Iceberg environment.
project_id = "PROJECT_ID"
region = "REGION"
subnet_name = "SUBNET_NAME"
location = "LOCATION"
session.environment_config.execution_config.subnetwork_uri = f"{subnet_name}"
warehouse_dir = "gs://BUCKET/WAREHOUSE_DIRECTORY"
catalog = "CATALOG"
namespace = "NAMESPACE"
session.runtime_config.properties[f"spark.sql.catalog.{catalog}"] = "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog"
session.runtime_config.properties[f"spark.sql.catalog.{catalog}.catalog-impl"] = "org.apache.iceberg.gcp.bigquery.BigQueryMetastoreCatalog"
session.runtime_config.properties[f"spark.sql.catalog.{catalog}.gcp_project"] = f"{project_id}"
session.runtime_config.properties[f"spark.sql.catalog.{catalog}.gcp_location"] = f"{location}"
session.runtime_config.properties[f"spark.sql.catalog.{catalog}.warehouse"] = f"{warehouse_dir}"
# Create the Spark Connect session.
spark = (
   DataprocSparkSession.builder
     .appName("APP_NAME")
     .dataprocSessionConfig(session)
     .getOrCreate()
)
# Create the namespace in BigQuery.
spark.sql(f"USE `{catalog}`;")
spark.sql(f"CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS `{namespace}`;")
spark.sql(f"USE `{namespace}`;")
# Create the Iceberg table.
spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS `sample_iceberg_table`");
spark.sql("CREATE TABLE sample_iceberg_table (id int, data string) USING ICEBERG;")
spark.sql("DESCRIBE sample_iceberg_table;")
# Insert table data and query the table.
spark.sql("INSERT INTO sample_iceberg_table VALUES (1, \"first row\");")
# Alter table, then query and display table data and schema.
spark.sql("ALTER TABLE sample_iceberg_table ADD COLUMNS (newDoubleCol double);")
spark.sql("DESCRIBE sample_iceberg_table;")
df = spark.sql("SELECT * FROM sample_iceberg_table")
df.show()
df.printSchema()

참고:

  • PROJECT_ID: Google Cloud 콘솔 대시보드의 프로젝트 정보 섹션에 나열된 프로젝트 ID
  • REGION 및 SUBNET_NAME: Compute Engine 리전과 세션 리전의 서브넷 이름을 지정합니다. Managed Service for Apache Spark는 지정된 서브넷에서 비공개 Google 액세스 (PGA)를 사용 설정합니다.
  • LOCATION: 기본 BigQuery_metastore_config.location 및 spark.sql.catalog.{catalog}.gcp_location은 US이지만 지원되는 BigQuery 위치를 선택할 수 있습니다.
  • BUCKET 및 WAREHOUSE_DIRECTORY: Iceberg 웨어하우스 디렉터리에 사용되는 Cloud Storage 버킷 및 폴더입니다.
  • CATALOG 및 NAMESPACE: Iceberg 카탈로그 이름과 네임스페이스가 결합되어 Iceberg 테이블(catalog.namespace.table_name)을 식별합니다.
  • APP_NAME: 세션의 선택적 이름

셀 출력에는 추가된 열이 있는 sample_iceberg_table이 나열되고 Google Cloud 콘솔의 대화형 세션 세부정보 페이지로 연결되는 링크가 표시됩니다. 세션 세부정보 페이지에서 Spark UI 보기를 클릭하여 Spark 세션을 모니터링할 수 있습니다.

Interactive Session Detail View: LINK
+---+---------+------------+
| id|     data|newDoubleCol|
+---+---------+------------+
|  1|first row|        NULL|
+---+---------+------------+

root
 |-- id: integer (nullable = true)
 |-- data: string (nullable = true)
 |-- newDoubleCol: double (nullable = true)

BigQuery에서 테이블 세부정보 보기

BigQuery에서 Iceberg 테이블 세부정보를 확인하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 프로젝트 리소스 창에서 프로젝트를 클릭한 후 네임스페이스를 클릭하여 sample_iceberg_table 테이블을 나열합니다. 세부정보 테이블을 클릭하여 카탈로그 테이블 구성 열기 정보를 봅니다.

    입력 및 출력 형식은 Iceberg에서 사용하는 표준 Hadoop InputFormat 및 OutputFormat 클래스 형식입니다.

    BigQuery UI에 나열된 Iceberg 테이블 메타데이터

기타 예

Pandas DataFrame(df)에서 Spark DataFrame(sdf)을 만듭니다.

sdf = spark.createDataFrame(df)
sdf.show()

Spark DataFrames에서 집계를 실행합니다.

from pyspark.sql import functions as f

sdf.groupby("segment").agg(
   f.mean("total_spend_per_user").alias("avg_order_value"),
   f.approx_count_distinct("user_id").alias("unique_customers")
).show()

Spark-BigQuery 커넥터를 사용하여 BigQuery에서 읽습니다.

spark.conf.set("viewsEnabled","true")
spark.conf.set("materializationDataset","my-bigquery-dataset")

sdf = spark.read.format('bigquery') \
 .load(query)

Gemini Code Assist로 Spark 코드 작성

Gemini Code Assist에 노트북에서 PySpark 코드를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. Gemini Code Assist는 관련 BigQuery 및 Dataproc Metastore 테이블과 스키마를 가져오고 사용하여 코드 응답을 생성합니다.

노트북에서 Gemini Code Assist 코드를 생성하려면 다음을 수행합니다.

  1. 툴바에서 + 코드를 클릭하여 새 코드 셀을 삽입합니다. 새 코드 셀에 Start coding or generate with AI가 표시됩니다. 생성을 클릭합니다.

  2. 생성 편집기에서 자연어 프롬프트를 입력한 후 enter 아이콘을 클릭합니다. 프롬프트에 spark 또는 pyspark 키워드가 포함되어야 합니다.

    샘플 프롬프트: 

    create a spark dataframe from order_items and filter to orders created in 2024

    샘플 출력:

    spark.read.format("bigquery").option("table", "sqlgen-testing.pysparkeval_ecommerce.order_items").load().filter("year(created_at) = 2024").createOrReplaceTempView("order_items")
df = spark.sql("SELECT * FROM order_items")

Gemini Code Assist 코드 생성 도움말

  • Gemini Code Assist가 관련 테이블과 스키마를 가져오도록 하려면 Dataproc Metastore 인스턴스에 Data Catalog 동기화를 사용 설정하세요.

  • 사용자 계정에 Data Catalog 쿼리 테이블에 대한 액세스 권한이 있는지 확인합니다. 이를 위해 DataCatalog.Viewer 역할을 할당합니다.

Spark 세션 종료

BigQuery Studio 노트북에서 Spark Connect 세션을 중지하려면 다음 작업 중 하나를 수행하면 됩니다.

  • 노트북 셀에서 spark.stop()을 실행합니다.
  • 노트북에서 런타임을 종료합니다.
    1. 런타임 선택기를 클릭한 후 세션 관리를 클릭합니다.
      세션 선택 관리
    2. 활성 세션 대화상자에서 종료 아이콘을 클릭한 후 종료를 클릭합니다.
      활성 세션 대화상자에서 세션 종료 선택

BigQuery Studio 노트북 코드 조정

다음과 같은 방법으로 BigQuery Studio 노트북 코드를 조정할 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 노트북 코드 예약

다음과 같은 방법으로 노트북 코드를 예약할 수 있습니다.

노트북 코드를 일괄 워크로드로 실행

BigQuery Studio 노트북 코드를 일괄 워크로드로 실행하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. 로컬 터미널 또는 Cloud Shell의 파일에 노트북 코드를 다운로드합니다.

    1. Google Cloud 콘솔의 BigQuery Studio 페이지에 있는 탐색기 창에서 노트북을 엽니다.

    2. 메뉴 바를 펼치려면 keyboard_arrow_down 헤더 표시 전환을 클릭합니다.

    3. 파일 > 다운로드를 클릭한 후 Download.py를 클릭합니다.

      탐색기 페이지의 파일 > 다운로드 메뉴

  2. requirements.txt를 생성합니다.

    1. .py 파일을 저장한 디렉터리에 pipreqs를 설치합니다. 
      pip install pipreqs

    2. pipreqs를 실행하여 requirements.txt를 생성합니다. 

      pipreqs filename.py

    3. Google Cloud CLI를 사용하여 로컬 requirements.txt 파일을 Cloud Storage의 버킷에 복사합니다.

      gcloud storage cp requirements.txt gs://BUCKET/

  3. 다운로드한 Python 파일을 수정하여 Spark 세션 코드를 업데이트합니다.

    1. 셸 스크립트 명령어를 삭제하거나 주석 처리합니다.

    2. Spark 세션을 구성하는 코드를 삭제한 후 구성 파라미터를 일괄 워크로드 제출 파라미터로 지정합니다. Spark 일괄 워크로드 제출을 참조하십시오.

      예시:

      • 코드에서 다음 세션 서브넷 구성 줄을 삭제합니다. 

        session.environment_config.execution_config.subnetwork_uri = "{subnet_name}"

      • 일괄 워크로드를 실행할 때 --subnet 플래그를 사용하여 서브넷을 지정합니다.

        gcloud dataproc batches submit pyspark \
--subnet=SUBNET_NAME

    3. 세션 생성 코드 스니펫을 사용합니다.

      • 간소화 전에 다운로드된 노트북 코드 샘플

        from google.cloud.dataproc_spark_connect import DataprocSparkSession
from google.cloud.dataproc_v1 import Session

        
session = Session()
spark = DataprocSparkSession \
    .builder \
    .appName("CustomSparkSession")
    .dataprocSessionConfig(session) \
    .getOrCreate()

      • 간소화된 후의 일괄 워크로드 코드

        from pyspark.sql import SparkSession

        
spark = SparkSession \
.builder \
.getOrCreate()

  4. 일괄 워크로드를 실행합니다.

    1. 자세한 내용은 Spark 일괄 워크로드 제출을 참조하세요.

      • requirements.txt 파일이 포함된 Cloud Storage 버킷을 가리키는 --deps-bucket 플래그를 포함해야 합니다.

        예:

      gcloud dataproc batches submit pyspark FILENAME.py \
    --region=REGION \
    --deps-bucket=BUCKET \
    --version=2.3

      참고:

      • FILENAME: 다운로드하여 수정한 노트북 코드 파일의 이름입니다.
      • REGION: 클러스터가 있는 Compute Engine 리전입니다.
      • BUCKET requirements.txt 파일이 포함된 Cloud Storage 버킷의 이름입니다.
      • --version: 일괄 워크로드를 실행하기 위해 Spark 런타임 버전 2.3이 선택되어 있습니다.

  5. 코드를 커밋합니다.

    1. 일괄 워크로드 코드를 테스트한 후 CI/CD 파이프라인의 일부로 GitHub, GitLab 또는 Bitbucket과 같은 git 클라이언트를 사용하여 .ipynb 또는 .py 파일을 저장소에 커밋할 수 있습니다.

  6. Managed Service for Apache Airflow로 일괄 워크로드를 예약합니다.

    1. 자세한 내용은 Managed Airflow로 Managed Service for Apache Spark 워크로드 실행을 참고하세요.

노트북 오류 문제 해결

Spark 코드가 포함된 셀에서 오류가 발생하면 셀 출력에서 대화형 세션 세부정보 보기 링크를 클릭하여 오류를 해결할 수 있습니다(Wordcount 및 Iceberg 테이블 예시 참조).

알려진 문제 및 해결책

오류: Spark 세션에 연결하려고 할 때 Python 버전 3.10으로 생성된 노트북 런타임에서 PYTHON_VERSION_MISMATCH 오류가 발생할 수 있습니다.

해결책: Python 버전 3.11로 런타임을 다시 만듭니다.

다음 단계