支持的机器类型

Dataproc 集群是在 Compute Engine 实例上构建的。机器类型定义了实例可用的虚拟化硬件资源。Compute Engine 提供了预定义机器类型和 [自定义机器类型]。Dataproc 集群可以对主实例节点和/或工作器节点使用预定义类型和自定义类型。

Dataproc 支持在集群中使用以下 Compute Engine 预定义机器类型：

  • 通用机器类型，包括 N1、N2、N2D 和 E2 机器类型。

    • Dataproc 还支持 N1、N2、N2D 和 E2 自定义机器类型。

  • 计算优化机器类型，包括 C2 机器类型。

  • 内存优化机器类型，包括 M1 和 M2 机器类型。

自定义机器类型

自定义机器类型非常适合以下工作负载：

  • 不适合使用预定义机器类型的工作负载。
  • 需要更高的处理能力或更大的内存、但又不需要更高级别的机器类型所提供的全面升级的工作负载。

例如，如果您工作负载需要的处理能力比 n1-standard-4 实例提供的多，但下一步 n1-standard-8 实例将提供过多容量。借助自定义机器类型，您可以创建将主实例节点和/或工作器节点置于中间范围的 Dataproc 集群（具有 6 个虚拟 CPU 和 25 GB 内存）。

指定自定义机器类型

自定义机器类型使用特殊的 machine type 规范，并且受限制的约束。例如，具有 6 个虚拟 CPU 和 22.5 GB 内存的自定义虚拟机的自定义机器类型规格为 custom-6-23040。

机器类型规范中的数字与机器中的虚拟 CPU (vCPU) 数量 (6) 和内存量 (23040) 对应。内存量是以 GB 为单位的内存量乘以 1024 来计算（请参阅以 GB 或 MB 表示内存）。在以下示例中，22.5 (GB) 乘以 1024：22.5 * 1024 = 23040。

上述语法可用于为您的集群指定自定义机器类型。您可以在创建集群时为主节点或/或工作器节点设置机器类型。如果同时设置两者，则主实例节点可以使用与工作器节点不同的自定义机器类型。任何辅助工作器使用的机器类型设置以主要工作器的设置为准，不能单独进行设置（请参阅抢占式节点如何用于 Dataproc）。

价格

自定义机器类型价格基于自定义机器类型中使用的资源。Dataproc 价格会添加到计算资源的费用中，并基于集群中使用的虚拟 CPU (vCPU) 总数。

使用指定机器类型创建 Dataproc 集群

gcloud 命令

运行带有以下标志的 gcloud dataproc clusters create 命令，以使用主实例和/或工作器机器类型创建 Dataproc 集群：
  • --master-machine-type machine-type 标志让您可设置集群中主虚拟机实例（如果创建 HA 集群，则为主实例）所用的预定义或自定义机器类型
  • --worker-machine-type custom-machine-type 标志让您可设置集群中工作器虚拟机实例所用的预定义或自定义机器类型

示例：

gcloud dataproc clusters create test-cluster /
    --master-machine-type custom-6-23040 /
    --worker-machine-type custom-6-23040 /
    other args
Dataproc 集群启动后，集群详细信息将显示在终端窗口中。终端窗口中显示的集群属性的部分示例列表如下：
...
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
...

REST API

要创建具有自定义机器类型的集群，请在cluster.create API 请求的 masterConfig 和/或 workerConfig InstanceGroupConfig中设置 machineTypeUri。

示例：
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
      }
    }
  }
}

控制台

从创建集群页面创建 Dataproc 集群时，请在“主节点”和/或“工作器节点”面板的“机器类型”部分点击自定义，然后填写核心数量和内存量。Console 标签和帮助文本可帮助您选择有效的机器类型值。

以下屏幕截图显示了主实例节点值和工作器节点值，这些值用于创建一个集群，该集群的每个节点中具有 6 个虚拟 CPU 和 22.5 GB 内存。
点击扩展内存为主实例节点和/或工作器节点提供扩展内存值。

CPU 扩展内存

Dataproc 支持满足以下条件的自定义机器类型：扩展内存超过每个 vCPU 6.5 GB 内存的限制（请参阅扩展内存价格）。

使用扩展内存

gcloud 命令

要通过具有扩展内存的自定义 CPU 的 gcloud 命令行创建集群，请向 ‑‑master-machine-type 和/或 ‑‑worker-machine-type 标志添加 -ext 后缀。

示例

以下 gcloud 命令行示例可创建一个 Dataproc 集群，该集群的每个节点具有 1 个 CPU 和 50 GB 内存 (50 * 1024 = 51200)：

gcloud dataproc clusters create test-cluster /
    --master-machine-type custom-1-51200-ext /
    --worker-machine-type custom-1-51200-ext /
    other args

REST API

以下来自 Dataproc REST API clusters.create 请求的示例 JSON 片段在每个节点中指定了 1 个 CPU 和 50 GB 内存 (50 * 1024 = 51200)：

...
    "masterConfig": {
      "numInstances": 1,
      "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext",
    ...
    },
    "workerConfig": {
      "numInstances": 2,
      "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext",
     ...
...

控制台

当您在 Cloud Console 的 Dataproc 创建集群页面上的主实例节点和/或工作器节点部分自定义机器类型内存时，请点击扩展内存。

了解详情

请参阅使用自定义机器类型创建虚拟机实例。