Dataproc 클러스터를 만들 때 클러스터 리소스는 Compute Engine 영역을 기반으로 리전 엔드포인트를 사용합니다.
리전을 선택하는 경우 해당 리전 내에서 영역을 선택할 수도 있고, 영역을 생략하고 Dataproc 자동 영역 기능을 통해 선택한 리전에서 영역을 선택할 수도 있습니다. 영역을 선택하면 해당 클러스터의 모든 노드가 해당 영역에 배포됩니다.
자동 영역 및 리소스 예약
자동 영역에서는 다음과 같이 리소스 예약이 있는 영역에 클러스터를 만드는 방식이 선호됩니다.
요청한 클러스터 리소스가 예약 리소스 및 주문형 리소스(필요한 경우)로 완전히 충족될 수 있는 경우, 자동 영역에서 예약 리소스와 주문형 리소스를 사용하고 해당 영역에서 클러스터를 만듭니다.
자동 영역은 영역의 총 CPU 코어(vCPU) 예약에 따라 선택 영역의 우선순위를 지정합니다.
예시: 클러스터 생성 요청은 20개의 n2-standard-2와 1개의 n2-standard-64를 지정합니다(40 + 64 vCPUs 요청). 자동 영역은 영역에서 사용할 수 있는 총 vCPU 예약에 따라 다음 영역의 선택에 우선순위를 둡니다.
zone-c에 사용 가능한 예약: n2-standard-2 3개 및 n2-standard-64 1개(70개의 vCPUs)
zone-b에 사용 가능한 예약: n2-standard-64 1개(64개의 vCPUs)
zone-a에 사용 가능한 예약: n2-standard-2 25개(50개의 vCPUs)
이러한 각 영역에 클러스터 요청을 충족할 수 있는 충분한 주문형 vCPU 및 기타 리소스가 있다고 가정하면 자동 영역은 zone-c를 선택하여 클러스터를 만듭니다.
요청된 클러스터 리소스가 영역에 있는 예약된 리소스와 주문형 리소스로 완전히 충족될 수 없는 경우 자동 영역은 주문형 리소스를 사용해서 요청을 충족시킬 가능성이 가장 높은 영역에 클러스터를 만듭니다.
자동 영역 배치를 사용하는 Cloud Dataproc 클러스터를 만들려면 JSON clusters.create API 요청을 구성하고 gceClusterConfig.zoneUri 필드를 비워 둡니다. REST 엔드포인트 https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/projectId/regions/region/clusters에 리전 이름을 삽입합니다. Cloud Dataproc 자동 영역은 지정된 리전 내에서 클러스터의 영역을 선택합니다.
자동 영역 배치와 함께 짧은 리소스 이름 사용: 자동 영역 배치 REST API 클러스터 만들기 요청에서 machineTypeUri 또는 acceleratorTypeUri 같은 리소스 URI를 지정할 때 영역(zone) 지정 없이 짧은 리소스 이름을 사용합니다(예: 'n1-standard-2' 또는 'nvidia-tesla-t4').
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-08-26(UTC)"],[[["\u003cp\u003eDataproc clusters are deployed to a specific Compute Engine zone within a chosen region, and the Auto Zone feature can automatically select this zone.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen using Auto Zone, the system prioritizes zones that can fulfill the cluster's resource needs using a combination of reserved and on-demand resources, with a preference for zones that offer higher total vCPU reservations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIf reserved and on-demand resources are insufficient, Auto Zone selects a zone with the best likelihood of satisfying the request using on-demand resources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo utilize Auto Zone in the Google Cloud console, select a region and choose "Any" under the Zone setting when creating a Dataproc cluster.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo enable Auto Zone with the gcloud command, specify a region and either omit the \u003ccode\u003e--zone\u003c/code\u003e flag or set it to empty (\u003ccode\u003e--zone=""\u003c/code\u003e), and when using the REST API, leave the \u003ccode\u003egceClusterConfig.zoneUri\u003c/code\u003e field empty.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["When you create a Dataproc cluster, cluster resources use\na [regional endpoints](/dataproc/docs/concepts/regional-endpoints) based on\n[Compute Engine zones](/compute/docs/regions-zones/regions-zones#available).\nWhen you choose a region, you can select a zone within that region, or you can omit\nthe zone to have the Dataproc Auto Zone feature select a zone for you in\nthe region you choose. Once a zone is selected, all nodes for that cluster will be\ndeployed to that zone.\n\nAuto Zone and resource reservations\n\nAuto Zone prioritizes creating a cluster in a zone with\n[resource reservations](/compute/docs/instances/choose-reservation-type), as\nfollows:\n\n- If requested cluster resources can be fully satisfied by reserved, plus,\n if necessary, on-demand resources in a zone, Auto Zone will consume the\n reserved and on-demand resources, and create the cluster in that zone.\n\n- Auto Zone prioritizes zones for selection according to total CPU core (`vCPU`)\n reservations in a zone.\n\n **Example:** A cluster creation request specifies 20 `n2-standard-2` and 1 `n2-standard-64`\n (40 + 64 `vCPUs` requested). Auto Zone will prioritize the following zones\n for selection according to the total vCPU reservations available in the zone:\n 1. `zone-c` available reservations: 3 `n2-standard-2` and 1 `n2-standard-64` (70 `vCPUs`)\n 2. `zone-b` available reservations: 1 `n2-standard-64` (64 `vCPUs`)\n 3. `zone-a` available reservations: 25 `n2-standard-2` (50 `vCPUs`)\n\n Assuming each of these zones has additional on-demand `vCPU` and other\n resources sufficient to satisfy the cluster request, Auto Zone will\n select `zone-c` for cluster creation.\n- If requested cluster resources cannot be fully satisfied by reserved plus\n on-demand resources in a zone, Auto Zone will create the cluster in a zone\n that is most likely to satisfy the request using on-demand resources.\n\nUse Auto Zone placement \n\nConsole\n\nTo create a Dataproc cluster that uses Auto Zone placement:\n\n1. In the Google Cloud console, open the Dataproc [Create a Dataproc cluster on Compute Engine](https://console.cloud.google.com/dataproc/clustersAdd) page. The **Set up cluster** panel is selected.\n2. In the **Location** section, do the following:\n - Select a **Region** for your cluster.\n - Under **Zone**, select \"Any\".\n\ngcloud command\n\nTo create a Dataproc cluster that uses Auto Zone placement, use the\n[`gcloud dataproc clusters create`](/sdk/gcloud/reference/dataproc/clusters/create)\ncommand. Set the `--region` flag to a region, and\nomit the `--zone` flag (or leave the flag empty: `--zone=` or `zone=\"\"`).\n**Note:** If you ran the `gcloud config set compute/`\u003cvar translate=\"no\"\u003ezone\u003c/var\u003e command to set a default zone, you must supply the `--zone=` or `zone=\"\"` flag to `gcloud dataproc clusters create` in order to enable the Auto Zone feature. [Power Shell](https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/) users must surround the empty quotes with single quotes: `--zone='\"\"'`. \n\n```\ngcloud dataproc clusters create cluster-name \\\n --region=region \\\n --zone=\"\" \\\n other args ...\n```\n\nREST API\n\nTo create a Dataproc cluster that uses Auto Zone placement,\nconstruct a JSON [clusters.create](/dataproc/docs/reference/rest/v1/projects.regions.clusters/create)\nAPI request, leaving the\n[gceClusterConfig.zoneUri](/dataproc/docs/reference/rest/v1/ClusterConfig#GceClusterConfig)\nfield empty. In the REST endpoint,\n`https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/`\u003cvar translate=\"no\"\u003eprojectId\u003c/var\u003e`/regions/`\u003cvar translate=\"no\"\u003eregion\u003c/var\u003e`/clusters`, insert a region name. Dataproc Auto Zone will choose\na zone for the cluster within the specified region.\n\n**Use short resource names with Auto Zone placement** : When specifying a resource URI, such as\n[machineTypeUri](/dataproc/docs/reference/rest/v1/ClusterConfig#InstanceGroupConfig) or\n[acceleratorTypeUri](/dataproc/docs/reference/rest/v1/ClusterConfig#acceleratorconfig), in an Auto Zone placement REST API cluster creation request,\nuse a short resource name without a zone specification, for example,\n\"n1-standard-2\" or \"nvidia-tesla-t4\"."]]
