Componente Jupyter facoltativo di Dataproc

Puoi installare componenti aggiuntivi come Jupyter quando crei un cluster Dataproc utilizzando la funzionalità Componenti facoltativi. Questa pagina descrive il componente Jupyter.

Il componente Jupyter è un notebook per un solo utente basato su web per l'analisi interattiva dei dati e supporta l'interfaccia utente web di JupyterLab. L'interfaccia utente web di Jupyter è disponibile sulla porta 8123 nel primo nodo master del cluster.

Avvia notebook per più utenti. Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench abilitata per Dataproc o installare il plug-in JupyterLab di Dataproc su una VM per fornire notebook a più utenti.

Configura Jupyter. Jupyter può essere configurato fornendo dataproc:jupyter proprietà del cluster. Per ridurre il rischio di esecuzione di codice remoto tramite API di server di notebook non sicuri, l'impostazione predefinita della proprietà del cluster dataproc:jupyter.listen.all.interfaces è false, che limita le connessioni a localhost (127.0.0.1) quando il gateway dei componenti è attivato (l'attivazione del gateway dei componenti è obbligatoria durante l'installazione del componente Jupyter).

Il blocco note Jupyter fornisce un kernel Python per eseguire il codice Spark e un kernel PySpark. Per impostazione predefinita, i blocchi note vengono salvati in Cloud Storage nel bucket temporaneo Dataproc, specificato dall'utente o creato automaticamente al momento della creazione del cluster. La posizione può essere modificata al momento della creazione del cluster utilizzando la proprietà del cluster dataproc:jupyter.notebook.gcs.dir.

Lavorare con i file di dati. Puoi utilizzare un blocco note Jupyter per lavorare con i file di dati che sono stati caricati su Cloud Storage. Poiché il connettore Cloud Storage è preinstallato su un cluster Dataproc, puoi fare riferimento ai file direttamente nel notebook. Ecco un esempio che accede ai file CSV in Cloud Storage:

df = spark.read.csv("gs://bucket/path/file.csv")
df.show()

Per esempi di PySpark, consulta Funzioni generiche di caricamento e salvataggio.

Installa Jupyter

Installa il componente quando crei un cluster Dataproc. Il componente Jupyter richiede l'attivazione del gateway dei componenti di Dataproc.

Console

  1. Attiva il componente.

Interfaccia a riga di comando gcloud

Per creare un cluster Dataproc che includa il componente Jupyter, utilizza il comando gcloud dataproc clusters create cluster-name con il flag --optional-components.

Esempio di versione dell'immagine predefinita più recente

Il seguente esempio installa il componente Jupyter su un cluster che utilizza la versione dell'immagine predefinita più recente.

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --optional-components=JUPYTER \
    --region=region \
    --enable-component-gateway \
    ... other flags

API REST

Il componente Jupyter può essere installato tramite l'API Dataproc utilizzando SoftwareConfig.Component all'interno di una richiesta clusters.create.

Aprire le interfacce utente di Jupyter e JupyterLab

Fai clic sui link di Component Gateway della console Google Cloud per aprire nel browser locale il Jupyter Notebook o l'interfaccia utente di JupyterLab in esecuzione sul nodo master del cluster.

Seleziona "GCS" o "Disco locale" per creare un nuovo blocco note Jupyter in entrambe le posizioni.

Collega le GPU ai nodi master e worker

Puoi aggiungere GPU ai nodi master e worker del tuo cluster quando utilizzi un Jupyter Notebook per:

  1. Esegui la preelaborazione dei dati in Spark, poi raccogli un DataFrame sul master ed esegui TensorFlow
  2. Utilizzare Spark per orchestrare le esecuzioni di TensorFlow in parallelo
  3. Esegui Tensorflow-on-YARN
  4. Utilizzo con altri scenari di machine learning che utilizzano GPU