Los clústeres de Dataproc se compilan en instancias de Compute Engine. Los recursos de hardware virtualizados disponibles para una instancia dependen de los tipos de máquinas. Compute Engine ofrece tipos predefinidos de máquinas y tipos personalizados de máquinas. Los clústeres de Dataproc pueden usar tipos predefinidos y personalizados para los nodos principales o trabajadores.
Los clústeres de Dataproc son compatibles con los siguientes tipos predefinidos de máquinas de Compute Engine (la disponibilidad del tipo de máquina varía según la región):
- Tipos de máquinas de uso general, que incluyen los tipos de máquinas N1, N2, N2D y E2 (Dataproc también admite tipos personalizados de máquinas N1, N2, N2D y E2).
Limitaciones:
- El tipo de máquina n1-standard-1 no es compatible con imágenes de 2.0 o más (el tipo de máquina n1-standard-1 no se recomienda para imágenes anteriores a la 2.0; en su lugar, usa un tipo de máquina con más memoria.
- No se admiten los tipos de máquinas de núcleo compartido, incluidos los siguientes tipos de máquinas no compatibles:
- E2: tipos de máquinas de núcleo compartido e2-micro, e2-small y e2-medium
- N1: Tipos de máquinas de núcleo compartido f1-micro y g1-small.
- Tipos de máquinas optimizados para procesamiento, que incluyen los tipos de máquinas C2 y C2D.
- Tipos de máquina con optimización de memoria, que incluyen tipos de máquinas M1 y M2.
- Tipos de máquinas ARM, que incluyen tipos de máquinas T2A.
Tipos personalizados de máquinas
Dataproc admite los tipos personalizados de máquinas de la serie N1.
Los tipos personalizados de máquinas son ideales para las siguientes cargas de trabajo:
- Las cargas de trabajo que no son adecuadas para los tipos predefinidos de máquina
- Las cargas de trabajo que requieren mayor memoria o poder de procesamiento, pero no todas las actualizaciones que proporciona el próximo nivel de tipo de máquina
Por ejemplo, si tienes una carga de trabajo que necesita más potencia de procesamiento que la que proporciona una instancia n1-standard-4
, pero el paso siguiente, una instancia n1-standard-8
, proporciona demasiada capacidad. Con los tipos personalizados de máquinas, puedes crear clústeres de Dataproc con nodos principales o trabajadores en el rango medio, con 6 CPU virtuales y 25 GB de memoria.
Especifica un tipo personalizado de máquina
Los tipos personalizados de máquinas usan una especificación machine type
especial y están sujetos a limitaciones. A modo de ejemplo, la especificación del tipo personalizado de máquina para una VM personalizada con 6 CPU virtuales y 22.5 GB de memoria es custom-6-23040
:
Los números en la especificación de tipo de máquina corresponden al número de CPU virtuales (vCPU) en la máquina (6
) y la cantidad de memoria (23040
). Se calcula la cantidad de memoria multiplicando la cantidad de memoria en gigabytes por 1024
(consulta Expresa la memoria en GB o MB). En este ejemplo, 22.5 (GB) se multiplica por 1024: 22.5 * 1024 = 23040
.
Usa la sintaxis anterior para especificar el tipo personalizado de máquina con tus clústeres. Puedes establecer el tipo de máquina para nodos principales o trabajadores, o para ambos, cuando creas un clúster. Si estableces los dos, el nodo principal puede usar un tipo personalizado de máquina diferente al del tipo que usan los trabajadores. El tipo de máquina que usan los trabajadores secundarios sigue la configuración de los trabajadores principales y no se puede establecer por separado (consulta Trabajadores secundarios: VM interrumpibles y no interrumpibles).
Precios de tipos personalizados de máquinas
Los precios de los tipos personalizados de máquinas se basan en los recursos usados en una máquina personalizada. El precio de Dataproc se agrega al costo de los recursos de procesamiento y se basa en la cantidad total de CPU virtuales usadas en un clúster.
Crea un clúster de Dataproc con un tipo de máquina especificado
Consola
En el panel Configure nodes (Configura nodos) de la página Create a cluster (Crear un clúster) de Dataproc en la consola de Google Cloud, selecciona la familia, la serie y el tipo de máquinas para los nodos trabajadores y los principales del clúster.
Comando de gcloud
Ejecuta el comando gcloud dataproc clusters create con las siguientes marcas para crear un clúster de Dataproc con tipos de máquina principal o trabajador:
- La marca
--master-machine-type machine-type
te permite configurar el tipo predefinido o personalizado de máquina que usa la instancia de VM principal en tu clúster (o instancias principales si creas un Clúster de HA ). - La marca
--worker-machine-type custom-machine-type
te permite establecer el tipo predefinido o personalizado de máquina que usan las instancias de VM de trabajador en tu clúster.
Ejemplo:
gcloud dataproc clusters create test-cluster / --master-machine-type custom-6-23040 / --worker-machine-type custom-6-23040 / other argsUna vez que se inicie el clúster de Dataproc, sus detalles se mostrarán en la ventana de terminal. La siguiente es una lista parcial de muestra de las propiedades del clúster mostradas en la ventana de terminal:
... properties: distcp:mapreduce.map.java.opts: -Xmx1638m distcp:mapreduce.map.memory.mb: '2048' distcp:mapreduce.reduce.java.opts: -Xmx4915m distcp:mapreduce.reduce.memory.mb: '6144' mapred:mapreduce.map.cpu.vcores: '1' mapred:mapreduce.map.java.opts: -Xmx1638m ...
API de REST
Para crear un clúster con tipos de máquina personalizados, establece machineTypeUri
en InstanceGroupConfig masterConfig
y/o workerConfig
en la solicitud a la API cluster.create.
Ejemplo:
POST /v1/projects/my-project-id/regions/is-central1/clusters/ { "projectId": "my-project-id", "clusterName": "test-cluster", "config": { "configBucket": "", "gceClusterConfig": { "subnetworkUri": "default", "zoneUri": "us-central1-a" }, "masterConfig": { "numInstances": 1, "machineTypeUri": "n1-highmem-4", "diskConfig": { "bootDiskSizeGb": 500, "numLocalSsds": 0 } }, "workerConfig": { "numInstances": 2, "machineTypeUri": "n1-highmem-4", "diskConfig": { "bootDiskSizeGb": 500, "numLocalSsds": 0 } } } }
Crea un clúster de Dataproc con un tipo personalizado de máquina con memoria extendida
Dataproc admite tipos personalizados de máquinas con memoria extendida más allá del límite de 6.5 GB por CPU virtual (consulta Precios de memoria extendida).
Consola
Haz clic en Extend memory (Extender memoria) cuando personalices la memoria en Machine type (Tipo de máquina) en la sección Master node (Nodo principal) o Worker nodes (Nodos trabajadores) del panel Configure nodes (Configurar nodos) en la página Crea un clúster de Dataproc en Google Cloud Console.
Comando de gcloud
Para crear un clúster desde la línea de comandos de gcloud con CPU personalizadas con memoria extendida, agrega un sufijo -ext
a las marcas ‑‑master-machine-type
o ‑‑worker-machine-type
.
Ejemplo
La siguiente línea de comandos de gcloud de muestra crea un clúster de Dataproc con 1 CPU con 50 GB de memoria (50 * 1,024 = 51,200) en cada nodo:
gcloud dataproc clusters create test-cluster / --master-machine-type custom-1-51200-ext / --worker-machine-type custom-1-51200-ext / other args
API
En el siguiente ejemplo:
... "masterConfig": { "numInstances": 1, "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext", ... }, "workerConfig": { "numInstances": 2, "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext", ... ...
Tipos de máquinas ARM
Dataproc admite la creación de un clúster con nodos que usan tipos de máquina ARM, como el tipo de máquina T2A.
Requisitos y limitaciones:
- La imagen de Dataproc debe ser compatible con el chipset ARM (actualmente, solo la imagen 2.1-ubuntu20-arm de Dataproc es compatible con el CHIPSET de ARM). Ten en cuenta que esta imagen no admite muchos componentes opcionales y de acción de inicialización (consulta las versiones de actualización 2.1.x).
- Dado que se debe especificar una imagen para un clúster, los nodos principal, trabajador y trabajador secundario deben usar un tipo de máquina ARM que sea compatible con la imagen ARM de Dataproc seleccionada.
- Las funciones de Dataproc que no son compatibles con los tipos de máquinas ARM no están disponibles (por ejemplo, los SSD locales no son compatibles con los tipos de máquinas T2A).
Crea un clúster de Dataproc con un tipo de máquina ARM
Consola
Actualmente, la consola de Google Cloud no admite la creación de un clúster de tipo de máquina ARM de Dataproc.
gcloud
Para crear un clúster de Dataproc que use el tipo de máquina t2a-standard-4
de ARM, ejecuta el siguiente comando gcloud
de forma local en una ventana de terminal o en Cloud Shell.
gcloud dataproc clusters create cluster-name \ --region=REGION \ --image-version=2.1-ubuntu20-arm \ --master-machine-type=t2a-standard-4 \ --worker-machine-type=t2a-standard-4
Notas:
REGION: La región en la que se ubicará el clúster.
Las imágenes ARM están disponibles a partir de
2.1.18-ubuntu20-arm
.Consulta la documentación de referencia gcloud dataproc clusters create si deseas obtener información sobre las marcas de línea de comandos adicionales que puedes usar para personalizar tu clúster.
*-arm images
solo admite los componentes instalados y los siguientes componentes opcionales enumerados en la página de versiones de actualización 2.1.x (los componentes opcionales 2.1 restantes y todas las acciones de inicialización enumeradas en esa página no son compatibles):- Apache Hive WebHCat
- Docker
- Zookeeper (instalado en clústeres con alta disponibilidad; componente opcional en clústeres que no tienen alta disponibilidad)
API
La siguiente solicitud de muestra a la API de REST de Dataproc clusters.create crea un clúster de tipo de máquina ARM.
POST /v1/projects/my-project-id/regions/is-central1/clusters/ { "projectId": "my-project-id", "clusterName": "sample-cluster", "config": { "configBucket": "", "gceClusterConfig": { "subnetworkUri": "default", "zoneUri": "us-central1-a" }, "masterConfig": { "numInstances": 1, "machineTypeUri": "t2a-standard-4", "diskConfig": { "bootDiskSizeGb": 500, } }, "workerConfig": { "numInstances": 2, "machineTypeUri": "t2a-standard-4", "diskConfig": { "bootDiskSizeGb": 500, "numLocalSsds": 0 } }, "softwareConfig": { "imageVersion": "2.1-ubuntu20-arm" } } }
Para más información
- Consulta Crea una instancia de VM con un tipo personalizado de máquina.
- Consulta Crea y, luego, inicia una instancia de VM de ARM.