Utilizza il plug-in JupyterLab di Dataproc per sessioni batch serverless e di blocco note interattive

Limitazioni e considerazioni di Dataproc Serverless

  • I job Spark vengono eseguiti con l'identità dell'account di servizio, non l'identità dell'utente che invia l'email.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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

    Go to project selector

  3. Attiva l'API Dataproc.

    Abilita l'API

  4. Installa Google Cloud CLI.

  5. Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init
    6.

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

    Go to project selector

  7. Attiva l'API Dataproc.

    Abilita l'API

  8. Installa Google Cloud CLI.

  9. Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init
    10.

Installa il plug-in JupyterLab di Dataproc

Puoi installare e utilizzare il plug-in JupyterLab di Dataproc su una macchina o una VM che ha accesso a da servizi Google, ad esempio il tuo computer locale o un Istanza VM di Compute Engine.

Per installare il plug-in, procedi nel seguente modo:

  1. Assicurati che Python 3.8+ sia installato sulla macchina. Puoi scaricare e installare Python da python.org/downloads.

    1. Verifica l'installazione di Python 3.8 e versioni successive.

      python3 --version

  2. Installa JupyterLab 3.6.3+ sulla macchina.

    pip3 install --upgrade jupyterlab

    1. Verificare l'installazione di JupyterLab 3.6.3 o versioni successive.

      pip3 show jupyterlab

  3. Installa il plug-in JupyterLab di Dataproc.

    pip3 install dataproc-jupyter-plugin

    1. Se la tua versione di JupyterLab è precedente a 4.0.0, abilita il plug-in .

      jupyter server extension enable dataproc_jupyter_plugin

  4. Avvia JupyterLab.

    jupyter lab

    1. Nel tuo browser si apre la pagina Avvio app JupyterLab. Contiene una sezione Job e sessioni Dataproc. Può contenere anche Sezioni Blocchi note serverless di Dataproc e Blocchi note del cluster Dataproc se hai accesso ai blocchi note serverless o ai cluster Dataproc con il componente facoltativo Jupyter in esecuzione nel tuo progetto.

    2. Per impostazione predefinita, viene eseguita la sessione Dataproc Serverless per Spark Interactive nel progetto e nella regione che hai impostato quando hai eseguito gcloud init in Prima di iniziare. Puoi modificare il progetto le impostazioni della regione per le tue sessioni Impostazioni JupyterLab > Impostazioni di Dataproc.

Creazione di un modello di runtime serverless Dataproc

Modelli di runtime serverless Dataproc (chiamati anche modelli session) contengono le impostazioni di configurazione per l'esecuzione di codice Spark in una sessione. Puoi creare e gestire modelli di runtime utilizzando Jupyterlab o gcloud CLI.

JupyterLab

  1. Fai clic sulla scheda New runtime template in Blocchi note serverless di Dataproc della pagina Avvio app JupyterLab.

  2. Compila il modulo Modello di runtime.

  3. Specifica un Nome visualizzato e una Descrizione, quindi inserisci o conferma le altre impostazioni.

    Note:

    • Configurazione di rete: la subnet deve Avere l'accesso privato Google abilitato e deve consentire la comunicazione nella subnet su tutte le porte (vedi Configurazione di rete Dataproc Serverless per Spark).

      Se la subnet della rete default per la regione configurata al momento hai eseguito gcloud init in Prima di iniziare non è abilitato per l'accesso privato Google:

      • Abilitala per l'accesso privato Google oppure
      • Seleziona un'altra rete con una subnet a livello di regione in cui è abilitato l'accesso privato Google. Puoi cambiare la regione utilizzata da Dataproc Serverless da Impostazioni > JupyterLab Impostazioni di Dataproc.

    • Metastore: per utilizzare un Servizio Dataproc Metastore nelle tue sessioni, seleziona l'ID progetto, la regione e il servizio del metastore.

    • Tempo di inattività massimo: il tempo massimo di inattività del blocco note prima che la sessione abbia terminato. Intervallo consentito: da 10 minuti a 336 ore (14 giorni).

    • Tempo massimo della sessione:la durata massima di una sessione prima della sessione è terminato. Intervallo consentito: da 10 minuti a 336 ore (14 giorni).

    • PHS: puoi selezionare una delle opzioni disponibili Server di cronologia Spark permanente per consentirti di accedere ai log di sessione durante e dopo le sessioni.

    • Proprietà Spark: fai clic su Aggiungi proprietà per ogni proprietà da impostare. per le sessioni Spark serverless. Consulta Proprietà Spark un elenco delle proprietà Spark supportate e non supportate, tra cui Proprietà di runtime, risorse e scalabilità automatica di Spark.

    • Etichette: fai clic su Aggiungi etichetta per ogni etichetta da impostare. sulle tue sessioni Spark serverless.

  4. Visualizza i modelli di runtime in Impostazioni > Impostazioni di Dataproc .

    • Puoi eliminare un modello dal menu Azione.

  5. Fai clic su Salva.

  6. Apri e ricarica la pagina Avvio app JupyterLab per visualizzare il modello di blocco note salvato nella pagina Avvio app JupyterLab.

gcloud

  1. Creare un file YAML con la configurazione del tuo modello di runtime.

    YAML semplice

    environmentConfig:
  executionConfig:
    networkUri: default
jupyterSession:
  kernel: PYTHON
  displayName: Team A
labels:
  purpose: testing
description: Team A Development Environment

    YAML complesso

    environmentConfig:
  executionConfig:
    serviceAccount: sa1
    # Choose either networkUri or subnetworkUri
    networkUri: default
    subnetworkUri: subnet
    networkTags:
     - tag1
    kmsKey: key1
    idleTtl: 3600s
    ttl: 14400s
    stagingBucket: staging-bucket
  peripheralsConfig:
    metastoreService: projects/my-project-id/locations/us-central1/services/my-metastore-id
    sparkHistoryServerConfig:
      dataprocCluster: projects/my-project-id/regions/us-central1/clusters/my-cluster-id
jupyterSession:
  kernel: PYTHON
  displayName: Team A
labels:
  purpose: testing
runtimeConfig:
  version: "1.1"
  containerImage: gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1
  properties:
    "p1": "v1"
description: Team A Development Environment

    Se la subnet della rete default per la regione configurata al momento hai eseguito gcloud init in Prima di iniziare non è abilitato per l'accesso privato Google:

    • Abilitala per l'accesso privato Google oppure
    • Seleziona un'altra rete con una subnet a livello di regione in cui è abilitato l'accesso privato Google. Puoi cambiare la regione utilizzata da Dataproc Serverless da Impostazioni > JupyterLab Impostazioni di Dataproc.

  2. Crea un modello di sessione (runtime) dal file YAML eseguendo questo comando gcloud beta dataproc session-templates import in locale o in Cloud Shell: 

    gcloud beta dataproc session-templates import TEMPLATE_ID \
    --source=YAML_FILE \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=REGION

Avvia e gestisci blocchi note

Dopo aver installato il plug-in JupyterLab di Dataproc, puoi fare clic sulle schede dei modelli nella pagina Avvio app di JupyterLab per:

avvia un blocco note Jupyter su Dataproc serverless

La sezione Blocchi note serverless di Dataproc nella pagina Avvio app JupyterLab mostra il modello di blocco note le schede che mappano ai modelli di runtime Dataproc Serverless (vedi Crea un modello di runtime serverless di Dataproc).

  1. Fai clic su una scheda per creare una sessione Dataproc Serverless avviare un blocco note. Quando la creazione della sessione è completata e il blocco note il kernel è pronto per l'uso, lo stato cambia dalle ore Unknown alle ore Idle.

  2. Scrivere e testare il codice del blocco note.

    1. Copia e incolla il seguente codice PySpark Pi estimation nella cella del blocco note PySpark, quindi premi Maiusc+Invio per eseguire il codice. 

      import random
    
def inside(p):
    x, y = random.random(), random.random()
    return x*x + y*y < 1
    
count = sc.parallelize(range(0, 10000)) .filter(inside).count()
print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / 10000))

      Risultato blocco note:

  3. Dopo aver creato e utilizzato un blocco note, puoi terminare la sessione del blocco note facendo clic su Chiudi kernel dalla scheda Kernel.

    • Se non termini la sessione, Dataproc la termina quando scade il timer di inattività della sessione. Puoi configurare la sessione il tempo di inattività nel configurazione del modello di runtime. Il tempo di inattività predefinito della sessione è di un'ora.

avvia un blocco note su un cluster Dataproc su Compute Engine

Se hai creato un cluster Dataproc su Compute Engine Jupyter, La pagina Avvio app di JupyterLab contiene una Sezione Blocco note del cluster Dataproc con schede kernel preinstallate.

Per avviare un blocco note Jupyter su Dataproc on Cluster Compute Engine:

  1. Fai clic su una scheda nella sezione Blocco note del cluster Dataproc.

  2. Quando lo stato del kernel passa da Unknown a Idle, puoi a scrivere ed eseguire il codice del blocco note.

  3. Dopo aver creato e utilizzato un blocco note, puoi terminare la sessione del blocco note facendo clic su Chiudi kernel dalla scheda Kernel.

Gestisci i file di input e di output in Cloud Storage

L'analisi dei dati esplorativi e la creazione di modelli ML spesso comporta basati su file. Dataproc Serverless accede a questi file su Cloud Storage.

  • Per accedere al browser Cloud Storage, fai clic sul browser Cloud Storage nella barra laterale della pagina Avvio app JupyterLab, quindi fai doppio clic su cartella per visualizzarne i contenuti.

  • Puoi fare clic sui tipi di file supportati da Jupyter per aprirli e modificarli. Quando salvare le modifiche apportate ai file, queste vengono scritte in Cloud Storage.

  • Per creare una nuova cartella di Cloud Storage, fai clic sull'icona della nuova cartella, quindi inserisci il nome della cartella.

  • Per caricare i file in un bucket Cloud Storage o in una cartella, fai clic su l'icona di caricamento, quindi seleziona i file da caricare.

Sviluppa il codice del blocco note Spark

Dopo aver installato il plug-in JupyterLab di Dataproc, puoi avviare i blocchi note Jupyter dalla pagina Launcher di JupyterLab per sviluppare il codice dell'applicazione.

Sviluppo di codice PySpark e Python

Dataproc serverless e Dataproc su Compute Engine che supportano i kernel PySpark. Dataproc su Compute Engine supporta anche i kernel Python.

Sviluppo di codice SQL

Fai clic sulla scheda kernel PySpark Blocchi note serverless di Dataproc oppure Blocco note del cluster Dataproc sezione della pagina Avvio app JupyterLab per aprire un blocco note PySpark per scrivere ed eseguire codice SQL.

La magia di SQL di Spark: dal kernel PySpark che viene avviato Blocchi note serverless di Dataproc è precaricato con Spark SQL, anziché utilizzare spark.sql('SQL STATEMENT').show() per racchiudere l'istruzione SQL, puoi digitare %%sparksql magic nella parte superiore di una cella, quindi digita l'istruzione SQL nella cella.

BigQuery SQL: il connettore BigQuery Spark consente al codice del blocco note di caricare dati dalle tabelle BigQuery, eseguire l'analisi in Spark e scrivere i risultati in una tabella BigQuery.

Il runtime Dataproc Serverless 2.1 include Connettore BigQuery Spark. Se utilizzi Dataproc Serverless 2.0 un runtime precedente o precedente per avviare i blocchi note serverless di Dataproc, puoi installare il connettore Spark BigQuery aggiungendo la seguente proprietà Spark al modello di runtime Dataproc Serverless:

spark.jars: gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.12-0.25.2.jar

Sviluppo di codice Scala

Cluster Dataproc su Compute Engine creati con un'immagine le versioni 2.0+, 2.1+ e successive, includono Apache Toree, un kernel Scala per la piattaforma di blocchi note Jupyter che fornisce accesso interattivo a Spark.

  • Fai clic sulla scheda Apache Toree nella Blocco note del cluster Dataproc della pagina Avvio app JupyterLab per aprire un blocco note per Scala lo sviluppo del codice.

Esplora metadati

Se un'istanza Dataproc Metastore (DPMS) è collegato a un modello di runtime Dataproc Serverless o un cluster Dataproc su Compute Engine, lo schema dell'istanza DPMS viene visualizzato in JupyterLab Metadata Explorer all'apertura di un blocco note. Il DPMS è un servizio Hive Metastore (HMS) completamente gestito e scalabile orizzontalmente in Google Cloud.

Per visualizzare i metadati HMS in Esplora metadati:

Per aprire Esplora metadati JupyterLab, fai clic sulla relativa icona nella barra laterale.

Puoi cercare un database, una tabella o una colonna in Esplora metadati. Fai clic sul nome di un database, una tabella o una colonna per visualizzare i metadati associati.

Esegui il deployment del codice

Dopo aver installato il plug-in JupyterLab di Dataproc, puoi utilizzare JupyterLab per:

  • Esegui il codice del tuo blocco note sull'infrastruttura serverless Dataproc

  • Inviare job batch all'infrastruttura serverless Dataproc o al tuo Dataproc su Compute Engine.

Esegui codice blocco note su Dataproc serverless

  • Fai clic sull'icona Esegui o premi i tasti Maiusc-Invio per eseguire il codice. in una cella del blocco note.

  • Utilizza il menu Esegui per eseguire il codice in una o più celle del blocco note.

Inviare un job batch a Dataproc serverless

  • Fai clic sulla scheda Serverless nella sezione Job e sessioni Dataproc nella pagina Avvio app JupyterLab.

  • Fai clic sulla scheda Batch, poi su Crea batch e compila Campi Informazioni batch.

  • Fai clic su Invia per inviare il job.

Invia un job batch a un cluster Dataproc su Compute Engine

  • Fai clic sulla scheda Cluster nella sezione Job e sessioni Dataproc. nella pagina Avvio app JupyterLab.

  • Fai clic sulla scheda Job, quindi su Invia job.

  • Seleziona un cluster, quindi compila i campi Job.

  • Fai clic su Invia per inviare il job.

Visualizzare e gestire le risorse

Dopo aver installato il plug-in JupyterLab di Dataproc, puoi visualizzare e gestire Dataproc Serverless e Dataproc su Compute Engine dalla sezione Job e sessioni Dataproc nella pagina Avvio app di JupyterLab.

Fai clic sulla sezione Job e sessioni Dataproc per visualizzare i campi Cluster e Schede serverless.

Per visualizzare e gestire le sessioni Dataproc Serverless:

  1. Fai clic sulla scheda Serverless.
  2. Fai clic sulla scheda Sessioni, poi su un ID sessione per aprire la sezione Dettagli sessione. pagina per visualizzare le proprietà della sessione, visualizzare il log di Google Cloud in Esplora log, e chiudere una sessione. Nota: viene creata una sessione serverless Dataproc unica per avviare ogni Blocco note serverless di Dataproc.

Per visualizzare e gestire i batch serverless di Dataproc:

  1. Fai clic sulla scheda Batch per visualizzare l'elenco dei batch Dataproc serverless in progetto e regione attuali. Fai clic su un ID batch per visualizzare i dettagli del batch.

Per visualizzare e gestire i cluster Dataproc su Compute Engine:

  1. Fai clic sulla scheda Cluster. La scheda Cluster è selezionata di Dataproc su Compute Engine attivi in il progetto e la regione attuali. Puoi fare clic sulle icone nella colonna Azioni per avviare, arrestare o riavviare un cluster. Fai clic sul nome di un cluster per visualizzare i dettagli del cluster. Puoi fare clic sulle icone nella colonna Azioni per clonare, arrestare o eliminare un job.

Per visualizzare e gestire i job Dataproc su Compute Engine:

  1. Fai clic sulla scheda Job per visualizzare l'elenco di job nel progetto attuale. Fai clic su un ID job per visualizzare i dettagli del job.