Apache Spark 일괄 워크로드 실행

Dataproc Serverless를 사용하여 Dataproc 관리형 컴퓨팅 인프라에 일괄 워크로드를 제출하고 필요에 따라 리소스를 자동 확장하는 방법을 알아봅니다.

시작하기 전에

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  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Dataproc API.

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    5.

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

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  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Dataproc API.

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    8.
  8. 워크로드를 실행할 리전 VPC 서브넷에 비공개 Google 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 Spark 배치 워크로드 제출을 참고하세요.

Spark 배치 워크로드 제출

Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI 또는 Dataproc Serverless API를 사용하여 Spark용 Dataproc Serverless 일괄 워크로드를 만들고 제출할 수 있습니다.

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 Dataproc Batches로 이동합니다.

  2. 만들기를 클릭합니다.

  3. 다음 필드를 선택하고 작성하여 pi의 대략적인 값을 계산하는 Spark 일괄 워크로드를 제출합니다.

    • 배치 정보
      • 배치 ID: 배치 워크로드의 ID를 지정합니다. 이 값은 4~63자(영문 기준)의 소문자여야 합니다. 유효한 문자는 /[a-z][0-9]-/입니다.
      • 리전: 워크로드를 실행할 리전을 선택합니다.
    • 컨테이너:
      • 일괄 처리 유형: Spark
      • 런타임 버전: 기본 런타임 버전이 선택됩니다. 원하는 경우 기본이 아닌 Dataproc Serverless 런타임 버전을 지정할 수 있습니다.
      • 기본 클래스: 
        org.apache.spark.examples.SparkPi
      • Jar 파일 (이 파일은 Dataproc Serverless Spark 실행 환경에 사전 설치됨). 
        file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
      • 인수: 1000.
    • 실행 구성: 워크로드를 실행하는 데 사용할 서비스 계정을 지정할 수 있습니다. 서비스 계정을 지정하지 않으면 워크로드가 Compute Engine 기본 서비스 계정으로 실행됩니다. 서비스 계정에 Dataproc 작업자 역할이 있어야 합니다.

    • 네트워크 구성: Spark 워크로드에 대해 Dataproc Serverless를 실행하는 VPC 서브네트워크를 비공개 Google 액세스 PGA용으로 사용 설정하고 Spark 네트워크 구성을 위한 Dataproc Serverless에 나열된 기타 요구사항을 충족해야 합니다.

      기본 네트워크 및 서브네트워크 선택기에는 선택한 워크로드 리전에서 비공개 Google 액세스가 사용 설정된 서브넷이 있는 네트워크가 표시됩니다. 목록에서 네트워크와 서브넷을 선택합니다. 네트워크와 서브넷이 표시되지 않으면 현재 선택한 워크로드 리전의 VPC 서브넷에 비공개 Google 액세스를 사용 설정하거나 워크로드 리전을 PGA 사용 설정 서브넷이 표시된 리전으로 변경한 후 해당 네트워크와 서브넷을 선택할 수 있습니다.

    • 속성: Spark 일괄 워크로드에서 설정하려는 Key(속성 이름) 및 지원되는 Spark 속성의 Value를 입력합니다. 참고: Compute Engine 클러스터 속성의 Dataproc와 달리 Spark용 Dataproc Serverless 워크로드 속성에는 spark: 프리픽스가 포함되지 않습니다.

    • 기타 옵션:

  4. 제출을 클릭하여 Spark 일괄 워크로드를 실행합니다.

gcloud

Spark 일괄 워크로드를 제출하여 pi의 근사치를 계산하려면 터미널 또는 Cloud Shell에서 다음 gcloud CLI gcloud dataproc batches submit spark 명령어를 로컬로 실행합니다.

gcloud dataproc batches submit spark \
    --region=REGION \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
    -- 1000

참고:

  • REGION: 워크로드가 실행되는 리전을 지정합니다.
  • 서브네트워크: 비공개 Google 액세스를 위해 Spark용 Dataproc Serverless 워크로드를 사용 설정해야 하는 VPC 서브네트워크입니다. Spark용 Dataproc Serverless 네트워크 구성에 나열된 기타 요구사항을 충족해야 합니다. gcloud dataproc batches submit 명령어에 지정된 리전의 default 네트워크 서브넷이 비공개 Google 액세스에 사용 설정되어 있지 않으면 다음 중 하나를 수행해야 합니다.
    • 비공개 Google 액세스 리전에 기본 네트워크의 서브넷 사용 설정합니다.
    • --subnet=SUBNET_URI 플래그를 사용하여 비공개 Google 액세스가 사용 설정된 서브넷을 지정합니다. gcloud compute networks describe <var>NETWORK_NAME</var> 명령어를 실행하여 네트워크에 있는 서브넷의 URI를 나열할 수 있습니다.
  • --jars: 예시 JAR 파일은 Spark 실행 환경에 사전 설치됩니다. SparkPi 워크로드에 전달된 1000 명령어 인수는 pi 추정 로직의 1000회 반복을 지정합니다 (워크로드 입력 인수는 '--' 뒤에 포함).
  • --properties: 이 플래그를 추가하여 Spark 배치 워크로드에 사용할 지원되는 Spark 속성을 입력할 수 있습니다.
  • --deps-bucket: 이 플래그를 추가하여 Dataproc Serverless에서 워크로드 종속 항목을 업로드할 Cloud Storage 버킷을 지정할 수 있습니다. 버킷의 gs:// URI 프리픽스는 필수가 아닙니다. "mybucketname"과 같이 버킷 경로 또는 버킷 이름을 지정할 수 있습니다. Spark용 Dataproc Serverless는 일괄 워크로드를 실행하기 전에 버킷의 /dependencies 폴더에 로컬 파일을 업로드합니다. 참고: 이 플래그는 일괄 워크로드가 로컬 머신의 파일을 참조할 때 필수입니다.
  • --ttl: --ttl 플래그를 추가하여 일괄 수명 기간을 지정할 수 있습니다. 워크로드가 이 기간을 초과하면 진행 중인 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고 무조건 종료됩니다. s, m, h 또는 d(초, 분, 시, 일) 서픽스를 사용하여 기간을 지정합니다. 최솟값은 10분(10m)이며 최댓값은 14일(14d)입니다.
    • 1.1 또는 2.0 런타임 배치: 1.1 또는 2.0 런타임 일괄 워크로드에 --ttl을 지정하지 않으면 워크로드가 자연스럽게 종료될 때까지 실행됩니다 (또는 종료되지 않는 경우 영구 실행).
    • 2.1 이상 런타임 배치: 2.1 이상 런타임 일괄 워크로드에 --ttl을 지정하지 않으면 기본값은 4h입니다.
  • --service-account: 워크로드를 실행하는 데 사용할 서비스 계정을 지정할 수 있습니다. 서비스 계정을 지정하지 않으면 워크로드가 Compute Engine 기본 서비스 계정으로 실행됩니다. 서비스 계정에 Dataproc 작업자 역할이 있어야 합니다.
  • 기타 옵션: gcloud dataproc batches submit spark 플래그를 추가하여 다른 워크로드 옵션 및 Spark 속성을 지정할 수 있습니다.
    • Hive 메타스토어: 다음 명령어는 표준 Spark 구성을 사용해서 외부 자체 관리형 Hive 메타스토어를 사용하도록 일괄 워크로드를 구성합니다. 
      gcloud dataproc batches submit spark\
    --properties=spark.sql.catalogImplementation=hive,spark.hive.metastore.uris=METASTORE_URI,spark.hive.metastore.warehouse.dir=WAREHOUSE_DIR> \
    other args ...
    • 영구 기록 서버:
      1. 다음 명령어는 단일 노드 Dataproc 클러스터에 PHS를 만듭니다. PHS가 일괄 워크로드를 실행하는 리전에 있으며 Cloud Storage bucket-name이 있어야 합니다. 
        gcloud dataproc clusters create PHS_CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --single-node \
    --enable-component-gateway \
    --properties=spark:spark.history.fs.logDirectory=gs://bucket-name/phs/*/spark-job-history
      2. 실행 중인 영구 기록 서버를 지정하여 배치 워크로드를 제출합니다. 
        gcloud dataproc batches submit spark \
    --region=REGION \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --history-server-cluster=projects/project-id/regions/region/clusters/PHS-cluster-name \
    -- 1000
    • 런타임 버전: --version 플래그를 사용하여 워크로드에 대해 Dataproc Serverless 런타임 버전을 지정합니다. 
      gcloud dataproc batches submit spark \
    --region=REGION \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --version=VERSION
    -- 1000

API

이 섹션에서는 Spark용 Dataproc Serverless batches.create를 사용해서 pi의 근사치를 계산하도록 일괄 워크로드를 만드는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • project-id: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
  • region: Dataproc Serverless가 워크로드를 실행하는 Compute Engine 리전입니다.
    • 참고:

    HTTP 메서드 및 URL: 

    POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/batches

    JSON 요청 본문:

    {
  "sparkBatch":{
    "args":[
      "1000"
    ],
    "jarFileUris":[
      "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar"
    ],
    "mainClass":"org.apache.spark.examples.SparkPi"
  }
}

    요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

    다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

    {
"name":"projects/project-id/locations/region/batches/batch-id",
  "uuid":",uuid",
  "createTime":"2021-07-22T17:03:46.393957Z",
  "sparkBatch":{
    "mainClass":"org.apache.spark.examples.SparkPi",
    "args":[
      "1000"
    ],
    "jarFileUris":[
      "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar"
    ]
  },
  "runtimeInfo":{
    "outputUri":"gs://dataproc-.../driveroutput"
  },
  "state":"SUCCEEDED",
  "stateTime":"2021-07-22T17:06:30.301789Z",
  "creator":"account-email-address",
  "runtimeConfig":{
    "properties":{
      "spark:spark.executor.instances":"2",
      "spark:spark.driver.cores":"2",
      "spark:spark.executor.cores":"2",
      "spark:spark.app.name":"projects/project-id/locations/region/batches/batch-id"
    }
  },
  "environmentConfig":{
    "peripheralsConfig":{
      "sparkHistoryServerConfig":{
      }
    }
  },
  "operation":"projects/project-id/regions/region/operation-id"
}

워크로드 비용 추정

Spark용 Dataproc 서버리스 워크로드는 데이터 컴퓨팅 단위(DCU) 및 셔플 스토리지 리소스를 사용합니다. 워크로드 리소스 소비 및 비용을 추정하기 위해 Dataproc UsageMetrics를 출력하는 예시는 Dataproc 서버리스 가격 책정을 참고하세요.

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