Für Dataproc Serverless gelten API-Kontingentlimits auf Projekt- und Regionsebene. Die Kontingente werden alle 60 Sekunden zurückgesetzt.
In der folgenden Tabelle sind die spezifischen und standardmäßigen projektbezogenen Dataproc Serverless API-Kontingenttypen und Kontingentlimits sowie die Methoden aufgeführt, für die sie gelten.
| Kontingenttyp | Limit | API-Methoden oder -Beschreibung |
|---|---|---|
| ClusterOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CancelOperation (Das Abbrechen des Batchvorgangskontingents wird mit dem Abbrechen des Clustervorgangskontingents geteilt.) |
| BatchOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CreateBatch, DeleteBatch |
| SessionOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CreateSession, DeleteSession, TerminateSession |
| DefaultRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 7.500 | GetBatch, ListBatches, GetSession, ListSessions |
| ActiveOperationsPerProjectPerRegion | 5.000 | Begrenzung der Gesamtzahl gleichzeitig aktiver Vorgänge aller Typen in einem Projekt in einer Region. |
Weitere Google Cloud-Kontingente
In Dataproc Serverless-Batches werden andere Google Cloud-Produkte verwendet. Für diese Produkte gelten Kontingente auf Projektebene, von denen einige auch für die Verwendung von Dataproc Serverless gelten. Einige Dienste sind für die Verwendung von Dataproc Serverless erforderlich, z. B. Compute Engine und Cloud Storage. Andere Dienste wie BigQuery und Bigtable können optional mit Dataproc Serverless verwendet werden.
Erforderliche Dienste
Die folgenden Dienste, die Kontingentlimits erzwingen, sind zum Erstellen serverloser Dataproc-Batches erforderlich.
Compute Engine
Dataproc Serverless-Batches verbrauchen die folgenden Compute Engine-Ressourcenkontingente:
| Compute-Stufe | Kontingent |
|---|---|
| Standard | CPUS |
| Premium-Support | N2_CPUS |
| Laufwerksstufe | Kontingent |
| Standard | DISKS_TOTAL_GB |
| Premium-Support | LOCAL_SSD_TOTAL_GB_PER_VM_FAMILY mit N2-VM-Familie |
| GPU-Beschleuniger | Kontingent |
| L4 | NVIDIA_L4_GPUS |
| A100 40GB | NVIDIA_A100_GPUS |
| A100 80GB | NVIDIA_A100_80GB_GPUS |
Die Compute Engine-Kontingente sind in regionale und globale Limits unterteilt. Diese Limits gelten für von Ihnen erstellte Batches. Wenn Sie beispielsweise einen Spark-Batch mit 4 Treiberkernen (spark.driver.cores=4) und zwei Executors mit jeweils 4 Kernen (spark.executor.cores=4) ausführen möchten, verwenden Sie 12 virtuelle CPUs (4 * 3). Diese Batchnutzung wird auf das regionale Kontingentlimit von 24 virtuellen CPUs angerechnet.
Standard-Batchressourcen
Wenn Sie einen Batch mit Standardeinstellungen erstellen, werden die folgenden Compute Engine-Ressourcen verwendet:
| Posten | Verwendete Ressourcen |
|---|---|
| Virtuelle CPUs | 12 |
| VM-Instanzen | 3 |
| Nichtflüchtiger Speicher | 3.000 GB |
Cloud Logging
Dataproc Serverless speichert Batchausgabe und Logs in Cloud Logging. Das Cloud Logging-Kontingent gilt für Ihre serverlosen Dataproc-Batches.
Optionale Dienste
Die folgenden Dienste mit Kontingentlimits können optional mit serverlosen Dataproc-Batches verwendet werden.
BigQuery
Beim Lesen oder Schreiben von Daten in BigQuery gelten die BigQuery-Kontingente.
Bigtable
Beim Lesen oder Schreiben von Daten in Bigtable gelten die Bigtable-Kontingente.