Clusterattribute

Die in Dataproc-Clustern installierten Open-Source-Komponenten enthalten viele Konfigurationsdateien. Apache Spark und Apache Hadoop haben beispielsweise mehrere XML- und Nur-Text-Konfigurationsdateien. Mit dem Flag ‑‑properties des Befehls gcloud dataproc clusters create können Sie beim Erstellen eines Clusters viele häufig verwendete Konfigurationsdateien ändern.

Formatierung

Das Flag gcloud dataproc clusters create --properties akzeptiert das folgende Stringformat:

file_prefix1:property1=value1,file_prefix2:property2=value2,...

  • Das file_prefix wird wie in der folgenden Tabelle dargestellt einer vordefinierten Konfigurationsdatei zugeordnet und die property wird einem Attribut in der Datei zugeordnet.

  • Das Standardtrennzeichen zum Trennen mehrerer Clusterattribute ist das Komma (,). Wenn ein Attributwert jedoch ein Komma enthält, müssen Sie es ändern, indem Sie „^delimiter^“ am Anfang der Attributliste angeben. Weitere Informationen finden Sie unter gcloud topic escaping.

    • Beispiel für die Verwendung eines #-Trennzeichens: 
      --properties ^#^file_prefix1:property1=part1,part2#file_prefix2:property2=value2

Beispiele

gcloud-Befehl

Fügen Sie das folgende Flag gcloud dataproc clusters create --properties hinzu, um die Einstellung spark.master in der Datei spark-defaults.conf zu ändern:

--properties 'spark:spark.master=spark://example.com'

Sie können mehrere Eigenschaften gleichzeitig in einer oder mehreren Konfigurationsdateien ändern, indem Sie ein Komma als Trennzeichen verwenden. Jede Eigenschaft muss im vollständigen file_prefix:property=value-Format angegeben werden. Wenn Sie beispielsweise die Einstellung spark.master in der Datei spark-defaults.conf und die Einstellung dfs.hosts in der Datei hdfs-site.xml ändern möchten, verwenden Sie das folgende --properties-Flag, wenn Sie den Cluster erstellen:

--properties 'spark:spark.master=spark://example.com,hdfs:dfs.hosts=/foo/bar/baz'

REST API

Um spark.executor.memory auf 10g zu setzen, fügen Sie die folgende properties-Einstellung in den Abschnitt SoftwareConfig Ihrer clusters.create-Anfrage ein:

"properties": {
  "spark:spark.executor.memory": "10g"
}

Der JSON-Text einer REST-Anfrage von Cloud Dataproc API-Clustern kann einfach durch Initiieren des entsprechenden gcloud-Befehls mithilfe des Flags --log-http erstellt werden. Hier sehen Sie ein Beispiel für einen gcloud dataproc clusters create-Befehl, mit dem Cluster-Eigenschaften mit dem Flag --properties spark:spark.executor.memory=10g festgelegt werden. Das Stdout-Log zeigt den resultierenden REST-Anfragetext an (das properties-Snippet wird unten dargestellt):

gcloud dataproc clusters create my-cluster \
    --region=region \
    --properties=spark:spark.executor.memory=10g \
    --log-http \
    other args ...

Ausgabe:

...
== body start ==
{"clusterName": "my-cluster", "config": {"gceClusterConfig": ...
"masterConfig": {... "softwareConfig": {"properties": {"spark:spark.executor.memory": "10g"}},

...
== body end ==
...

Um zu vermeiden, dass der Befehl wirksam wird, müssen Sie den Befehl abbrechen, wenn der JSON-Text in der Ausgabe angezeigt wird.

Console

So ändern Sie die Einstellung spark.master in der Datei spark-defaults.conf:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Dataproc-Seite Cluster erstellen auf. Klicken Sie auf das Feld „Cluster anpassen“ und scrollen Sie zum Abschnitt „Clusterattribute“.

  2. Klicken Sie auf + ATTRIBUTE HINZUFÜGEN. Wählen Sie in der Präfixliste spark aus und fügen Sie den Wert „spark.master“ im Feld „Schlüssel“ sowie die Einstellung im Feld „Wert“ hinzu.

Cluster- und Jobattribute im Vergleich

Die Apache Hadoop YARN-, HDFS-, Spark- und andere Dateipräfixattribute werden beim Erstellen eines Clusters auf Clusterebene angewendet. Diese Attribute können nach der Clustererstellung nicht auf einen Cluster angewendet werden. Viele dieser Eigenschaften können jedoch auch auf bestimmte Jobs angewendet werden. Beim Anwenden einer Eigenschaft auf einen Job wird das Dateipräfix nicht verwendet.

Im folgenden Beispiel wird der Spark-Executor-Arbeitsspeicher für einen Spark-Job auf 4g festgelegt (Präfix spark: weggelassen).

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --region=region \
    --properties=spark.executor.memory=4g \
    ... other args ...

Jobattribute können in einer Datei mit dem Flag gcloud dataproc jobs submit job-type --properties-file gesendet werden. Informationen zur Übermittlung eines Hadoop-Jobs finden Sie beispielsweise in der Beschreibung --properties-file.

gcloud dataproc jobs submit JOB_TYPE \
    --region=region \
    --properties-file=PROPERTIES_FILE \
    ... other args ...

PROPERTIES_FILE besteht aus zeilengetrennten key=value-Paaren. Das festzulegende Attribut ist key und der Wert, auf den das Attribut festgelegt werden soll, ist value. Eine ausführliche Beschreibung des Formats der Eigenschaftendatei finden Sie in der Klasse java.util.Properties.

Das folgende Beispiel zeigt eine Attributdatei, die beim Senden eines Dataproc-Jobs an das Flag --properties-file übergeben werden kann.

 dataproc:conda.env.config.uri=gs://some-bucket/environment.yaml
 spark:spark.history.fs.logDirectory=gs://some-bucket
 spark:spark.eventLog.dir=gs://some-bucket
 capacity-scheduler:yarn.scheduler.capacity.root.adhoc.capacity=5

Tabelle mit Attributen mit Dateipräfixen

Dateipräfix Datei Dateizweck
capacity-scheduler capacity-scheduler.xml Hadoop YARN Capacity Scheduler-Konfiguration
core core-site.xml Hadoop – allgemeine Konfiguration
distcp distcp-default.xml Hadoop Distributed Copy-Konfiguration
flink flink-conf.yaml Flink-Konfiguration
flink-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
hadoop-env hadoop-env.sh Hadoop-spezifische Umgebungsvariablen
hadoop-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
hbase hbase-site.xml HBase-Konfiguration
hbase-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
hdfs hdfs-site.xml Hadoop – HDFS-Konfiguration
hive hive-site.xml Hive-Konfiguration
hive-log4j2 hive-log4j2.properties Log4j Einstellungen Datei
Hudi hudi-default.conf Hudi-Konfiguration
mapred mapred-site.xml Hadoop – MapReduce-Konfiguration
mapred-env mapred-env.sh Hadoop MapReduce-spezifische Umgebungsvariablen
pig pig.properties Pig-Konfiguration
pig-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
presto config.properties Presto-Konfiguration
presto-jvm jvm.config Presto-spezifische JVM-Konfiguration
spark spark-defaults.conf Spark-Konfiguration
spark-env spark-env.sh Spark-spezifische Umgebungsvariablen
spark-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
tez tez-site.xml Tez-Konfiguration
webcat-log4j webhcat-log4j2.properties Log4j Einstellungen Datei
yarn yarn-site.xml Hadoop – YARN-Konfiguration
yarn-env yarn-env.sh Hadoop YARN-spezifische Umgebungsvariablen
zeppelin zeppelin-site.xml Zeppelin-Konfiguration
zeppelin-env zeppelin-env.sh Zeppelin-spezifische Umgebungsvariablen (nur optionale Komponente)
zeppelin-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei
zookeeper zoo.cfg Zookeeper-Konfiguration
zookeeper-log4j log4j.properties Log4j Einstellungen Datei

Hinweise

  • Einige Attribute sind reserviert und können nicht überschrieben werden, da sie sich auf die Funktionalität des Dataproc-Clusters auswirken. Wenn Sie versuchen, ein reserviertes Attribut zu ändern, erhalten Sie beim Erstellen des Clusters eine Fehlermeldung.
  • Mehrere Änderungen werden durch ein Komma getrennt.
  • Mit dem Flag --properties können nur die oben aufgeführten Konfigurationsdateien geändert werden.
  • Änderungen an den Attributen werden übernommen, bevor die Daemons auf dem Cluster gestartet werden.
  • Wenn das angegebene Attribut bereits vorhanden ist, wird es aktualisiert. Wenn die angegebene Eigenschaft nicht vorhanden ist, wird sie der Konfigurationsdatei hinzugefügt.

Dataproc-Dienstattribute

Die in diesem Abschnitt aufgeführten Attribute gelten nur für Dataproc. Diese Attribute können verwendet werden, um die Funktionalität Ihres Dataproc-Clusters weiter zu konfigurieren.

Formatierung

Das Flag gcloud dataproc clusters create --properties akzeptiert das folgende Stringformat:

property_prefix1:property1=value1,property_prefix2:property2=value2,...

  • Das Standardtrennzeichen zum Trennen mehrerer Clusterattribute ist das Komma (,). Wenn ein Attributwert jedoch ein Komma enthält, müssen Sie es ändern, indem Sie „^delimiter^“ am Anfang der Attributliste angeben. Weitere Informationen finden Sie unter gcloud topic escaping.

    • Beispiel für die Verwendung eines #-Trennzeichens: 
      --properties ^#^property_prefix1:property1=part1,part2#property_prefix2:property2=value2

Example:

Erstellen Sie einen Cluster und legen Sie den Enhanced Flexibility Mode auf den primären Worker-Shuffle für Spark fest.

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --region=region \
    --properties=dataproc:efm.spark.shuffle=primary-worker \
    ... other args ...

Tabelle der Dataproc-Dienstattribute

Attributpräfix Attribut Werte Beschreibung
dataproc agent.process.threads.job.min number Dataproc führt Nutzerjob-Treiber gleichzeitig in einem Thread-Pool aus. Dieses Attribut steuert die Mindestanzahl der Threads im Thread-Pool für einen schnellen Start, auch wenn keine Jobs ausgeführt werden (Standard: 10).
dataproc agent.process.threads.job.max number Dataproc führt Nutzerjob-Treiber gleichzeitig in einem Thread-Pool aus. Dieses Attribut steuert die maximale Anzahl von Threads im Thread-Pool und begrenzt damit die maximale Nebenläufigkeit von Nutzerjobs. Erhöhen Sie diesen Wert, um die Nebenläufigkeit zu erhöhen (Standardwert: 100).
dataproc am.primary_only true oder false Setzen Sie dieses Attribut auf truetrue, um zu verhindern, dass der Anwendungsmaster auf Workern auf Abruf des Dataproc-Clusters ausgeführt wird. Hinweis: Diese Funktion ist nur in Verbindung mit Dataproc 1.2 und höher verfügbar. Der Standardwert ist false.
dataproc conda.env.config.uri gs://<path> Speicherort in Cloud Storage der Konfigurationsdatei von Conda. Anhand dieser Datei wird eine neue Conda-Umgebung erstellt und aktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter Conda-verwandte Clusterattribute verwenden. (Standard: empty).
dataproc conda.packages Conda-Pakete Dieses Attribut verwendet eine Liste mit durch Kommas getrennten Conda-Paketen mit bestimmten Versionen, die in der Conda-Umgebung base zu installieren sind. Weitere Informationen finden Sie unter Conda-verwandte Clusterattribute verwenden. (Standard empty).
dataproc dataproc.allow.zero.workers true oder false Legen Sie für dieses SoftwareConfigtrue in der Cloud Dataproc clusters.createAPI-Anfrage fest, um einen Cluster mit einem einzigen Knoten zu erstellen. Dadurch wird die Standardanzahl der Worker von 2 in 0 geändert und es werden Worker-Komponenten im Masterhost platziert. Ein Cluster mit einem einzelnen Knoten kann auch über die Google Cloud Console oder die Google Cloud CLI erstellt werden. Legen Sie dazu die Anzahl der Worker auf 0 fest.
dataproc dataproc.alpha.master.nvdimm.size.gb 1500-6500 Durch das Festlegen eines Werts wird mit Intel Optane DC Persistent Memory ein Dataproc-Master erstellt. Hinweis: Optane-VMs können nur in us-central1-f-Zonen, nur mit n1-highmem-96-aep-Maschinentyp und nur in Projekten auf der weißen Liste erstellt werden.
dataproc: dataproc.alpha.worker.nvdimm.size.gb 1500-6500 Durch das Festlegen eines Werts wird mit Intel Optane DC Persistent Memory ein Dataproc-Worker erstellt. Hinweis: Optane-VMs können nur in us-central1-f-Zonen, nur mit n1-highmem-96-aep-Maschinentyp und nur in Projekten auf der weißen Liste erstellt werden.
dataproc: dataproc.await-new-workers-service-registration true oder false Diese Eigenschaft ist in den Bildern 2.0.49 und höher verfügbar. Der Standardwert ist false. Legen Sie dieses Attribut auf true fest, um zu warten, bis neue primäre Worker während der Clustererstellung oder der Cluster-Skalierung hochgerechnet werden, um Leader für Dienste wie HDFS NameNode und YARN ResourceManager zu registrieren (nur HDFS- und YARN-Dienste werden überwacht). Wenn true festgelegt ist und sich ein neuer Worker nicht bei einem Dienst registrieren kann, wird ihm der Status FAILED zugewiesen. Ein fehlgeschlagener Worker wird entfernt, wenn der Cluster hochskaliert wird. Beim Erstellen des Clusters wird ein fehlgeschlagener Worker entfernt, wenn das Flag gcloud dataproc clusters create --action-on-failed-primary-workers=DELETE oder das API-Feld actionOnFailedPrimaryWorkers=DELETE als Teil des gcloud-Befehls oder der Anfrage zum Erstellen des API-Clusters angegeben wurde.
dataproc: dataproc.beta.secure.multi-tenancy.user.mapping user-to-service account mappings Dieses Attribut verwendet eine Liste von Nutzer-zu-Dienst-Kontozuordnungen. Zugeordnete Nutzer können interaktive Arbeitslasten mit isolierten Nutzeridentitäten an den Cluster senden (siehe Dataproc-Dienstkonto-basierte Mehrmandantenfähigkeit).
dataproc: dataproc.cluster.caching true oder false Wenn das Cluster-Caching aktiviert ist, speichert der Cluster Cloud Storage-Daten, auf die von Spark-Jobs zugegriffen wird, im Cache. Dadurch wird die Jobleistung verbessert, ohne die Konsistenz zu beeinträchtigen. (Standard: false).
dataproc dataproc.cluster-ttl.consider-yarn-activity true oder false Bei Image-Versionen 1.4.64+, 1.5.39+ und 2.0.13+ führt der Standardwert true für dieses Attribut dazu, dass das planmäßige Löschen von Clustern bei der Bestimmung der Inaktivitätszeit des Clusters neben der Dataproc Jobs API-Aktivität auch die YARN-Aktivität berücksichtigt. Wenn false für Image-Versionen 1.4.64 und höher, 1.5.39 und höher und 2.0.13 oder höher festgelegt ist oder wenn Images mit niedrigeren Versionsnummern verwendet werden, wird nur die Dataproc Jobs API-Aktivität berücksichtigt. Der Standardwert ist true für die Image-Versionen 1.4.64 und höher, 1.5.39 und höher sowie 2.0.13 und höher.
dataproc dataproc.conscrypt.provider.enable true oder false Aktiviert (true) oder deaktiviert (false) Conscrypt als primären Java-Sicherheitsanbieter. Hinweis: Conscrypt ist in Dataproc 1.2 und höher standardmäßig aktiviert, jedoch in 1.0/1.1 deaktiviert.
dataproc dataproc.cooperative.multi-tenancy.user.mapping user-to-service account mappings Dieses Attribut verwendet eine Liste mit durch Kommas getrennten Nutzer-zu-Dienst-Kontozuordnungen. Wenn ein Cluster mit diesem Attribut erstellt wird und ein Nutzer einen Job sendet, versucht der Cluster, beim Zugriff auf Cloud Storage über den Cloud Storage-Connector die Identität des entsprechenden Dienstkontos zu übernehmen. Diese Funktion benötigt die Cloud Storage-Connector-Version 2.1.4 oder höher. Weitere Informationen finden Sie unter Dataproc: kooperative Mehrinstanzenfähigkeit. (Standard: empty).
dataproc Dataproc:hudi.version Hudi-Version Legt die Hudi-Version fest, die mit der optionalen Dataproc Hudi-Komponente verwendet wird. Hinweis:Diese Version wird von Dataproc so festgelegt, dass sie mit der Cluster-Image-Version kompatibel ist. Wenn sie vom Nutzer festgelegt wird, kann die Clustererstellung fehlschlagen, wenn die angegebene Version nicht mit dem Cluster-Image kompatibel ist.
dataproc dataproc.lineage.enabled true Aktiviert Data Lineage in einem Dataproc-Cluster für Spark-Jobs.
dataproc dataproc.localssd.mount.enable true oder false Gibt an, ob lokale SSDs als temporäre Hadoop/Spark-Verzeichnisse und HDFS-Datenverzeichnisse bereitgestellt werden sollen (Standardeinstellung: true).
dataproc dataproc.logging.stackdriver.enable true oder false Aktiviert (true) oder deaktiviert (false) das Cloud Logging (Standardeinstellung: true). Informationen zu den entsprechenden Kosten finden Sie unter Cloud Logging – Preise.
dataproc dataproc.logging.stackdriver.job.driver.enable true oder false Aktiviert (true) bzw. deaktiviert (false) Dataproc-Jobtreiberlogs in Cloud Logging. Siehe Dataproc-Jobausgabe und Logs (Standard: false).
dataproc dataproc.logging.stackdriver.job.yarn.container.enable true oder false Aktiviert (true) oder deaktiviert (false) YARN-Containerlogs in Cloud Logging. Siehe Ausgabeoptionen für Spark-Jobs. (Standard: false).
dataproc dataproc.master.custom.init.actions.mode RUN_BEFORE_SERVICES oder RUN_AFTER_SERVICES Bei Image-Clustern ab 2.0 werden Initialisierungsaktionen auf dem Master nach HDFS und allen von HDFS abhängigen Diensten initialisiert, wenn dieser Wert auf RUN_AFTER_SERVICES gesetzt ist. Beispiele für HDFS-abhängige Dienste sind: HBase, Hive Server2, Ranger, Solr und die Spark- und MapReduce-Verlaufsserver. (RUN_BEFORE_SERVICES, Standard)
dataproc dataproc.monitoring.stackdriver.enable true oder false Aktiviert (true) bzw. deaktiviert (false) den Monitoring-Agent (Standardeinstellung: false). Dieses Attribut wurde eingestellt. Informationen zum Aktivieren der Erfassung der Dataproc-OSS-Messwerterfassung in Monitoring finden Sie unter Benutzerdefinierte Messwerterfassung aktivieren.
dataproc dataproc.scheduler.driver-size-mb number Der durchschnittliche Speicherbedarf des Treibers, der die maximale Anzahl gleichzeitiger Jobs bestimmt, die ein Cluster ausführen wird. Der Standardwert ist 1 GB. Für Spark-Jobs kann ein kleinerer Wert wie 256 geeignet sein.
dataproc dataproc.scheduler.job-submission-rate number Jobs werden gedrosselt, wenn diese Rate überschritten wird. Die Standardrate beträgt 1.0 Abfragen pro Sekunde.
dataproc dataproc.scheduler.max-concurrent-jobs number Die maximale Anzahl gleichzeitiger Jobs. Wenn dieser Wert beim Erstellen des Clusters nicht festgelegt wird, wird die Obergrenze für gleichzeitige Jobs als max((masterMemoryMb - 3584) / masterMemoryMbPerJob, 5) berechnet. masterMemoryMb wird vom Maschinentyp der Master-VM bestimmt. masterMemoryMbPerJob ist standardmäßig 1024, kann aber bei der Clustererstellung mit dem Clusterattribut dataproc:dataproc.scheduler.driver-size-mb konfiguriert werden.
dataproc dataproc.scheduler.max-memory-used number Die maximale RAM-Kapazität, die verwendet werden kann. Wenn die aktuelle Nutzung über diesem Grenzwert liegt, können keine neuen Jobs geplant werden. Der Standardwert ist 0.9 (90%). Wenn dieser Wert auf 1.0 gesetzt ist, ist die Jobdrosselung für die Master-Arbeitsspeicherauslastung deaktiviert.
dataproc dataproc.scheduler.min-free-memory.mb number Die Mindestgröße des freien Arbeitsspeichers in Megabyte, die der Dataproc-Jobtreiber benötigt, um einen anderen Job im Cluster zu planen. Der Standardwert ist 256 MB.
dataproc dataproc.snap.enabled true oder false Aktiviert oder deaktiviert den Ubuntu-Snap-Daemon. Der Standardwert ist true. Wenn false festgelegt ist, sind vorinstallierte Snap-Pakete im Image nicht betroffen, die automatische Aktualisierung ist jedoch deaktiviert. Gilt für Ubuntu-Images der Version 1.4.71, 1.5.46, 2.0.20 und höher.
dataproc dataproc.worker.custom.init.actions.mode RUN_BEFORE_SERVICES Für Image-Cluster vor Version 2.0 ist RUN_BEFORE_SERVICES nicht festgelegt, kann jedoch vom Nutzer beim Erstellen des Clusters festgelegt werden. Für Image-Cluster ab 2.0 ist RUN_BEFORE_SERVICES festgelegt und das Attribut kann nicht an den Cluster übergeben werden (es kann vom Nutzer nicht geändert werden). Informationen zu den Auswirkungen dieser Einstellung finden Sie unter Wichtige Hinweise und Richtlinien – Initialisierungsverarbeitung.
dataproc dataproc.yarn.orphaned-app-termination.enable true oder false Der Standardwert ist true. Legen Sie false fest, um zu verhindern, dass Dataproc „verwaiste“ YARN-Anwendungen beendet. Dataproc betrachtet eine YARN-Anwendung als verwaist, wenn der Jobtreiber, der die YARN-Anwendung gesendet hat, beendet wurde. Warnung:Wenn Sie den Spark-Clustermodus (spark.submit.deployMode=cluster) verwenden und spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false festlegen, wird der Spark-Treiber beendet, ohne darauf zu warten, dass die YARN-Anwendungen fertig sind. Legen Sie in diesem Fall dataproc:dataproc.yarn.orphaned-app-termination.enable=false fest. Legen Sie dieses Attribut auch auf false fest, wenn Sie Hive-Jobs senden.
dataproc efm.spark.shuffle primary-worker Wenn primary-worker festgelegt ist, werden Spark-Shuffle-Daten in primäre Worker geschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Dataproc Enhanced Flexibility Mode.
dataproc job.history.to-gcs.enabled true oder false Ermöglicht das Beibehalten von MapReduce- und Spark-Verlaufsdateien im temporären Dataproc-Bucket (Standardeinstellung: true für Image-Versionen 1.5 und höher). Nutzer können die Speicherorte der Jobprotokoll-Persistenz über die folgenden Attribute überschreiben: mapreduce.jobhistory.done-dir, mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir, spark.eventLog.dir, und spark.history.fs.logDirectory Weitere Informationen zu diesen und anderen Clusterattributen, die dem Dataproc-Jobverlauf und den Ereignisdateien zugeordnet sind, finden Sie unter Dataproc Persistent History Server.
dataproc jobs.file-backed-output.enable true oder false Konfiguriert Dataproc-Jobs, um ihre Ausgabe an temporäre Dateien im Verzeichnis /var/log/google-dataproc-job weiterzuleiten. Muss auf true gesetzt werden, damit das Jobtreiber-Logging in Cloud Logging aktiviert wird (Standardeinstellung: true).
dataproc jupyter.listen.all.interfaces true oder false Um das Risiko der Remotecodeausführung über unsichere Notebookserver-APIs zu verringern, ist für Image-Versionen 1.3 oder höher false die Standardeinstellung. Dadurch werden Verbindungen zu localhost (127.0.0.1) eingeschränkt, wenn Component Gateway aktiviert ist (Component Gateway-Aktivierung ist für 2.0+-Images nicht erforderlich). Diese Standardeinstellung kann überschrieben werden, indem für dieses Attribut true festgelegt wird.
dataproc jupyter.notebook.gcs.dir gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage zum Speichern von Jupyter-Notebooks.
dataproc kerberos.beta.automatic-config.enable true oder false Wenn true festgelegt ist, müssen Nutzer das Passwort des Kerberos-Root-Hauptkontos nicht mit den Flags --kerberos-root-principal-password und --kerberos-kms-key-uri (Standard: false) angeben. Weitere Informationen finden Sie unter Sicheren Hadoop-Modus über Kerberos aktivieren.
dataproc kerberos.cross-realm-trust.admin-server hostname/address Hostname/Adresse des Remote-Admin-Servers (oft identisch mit dem KDC-Server).
dataproc kerberos.cross-realm-trust.kdc hostname/address Hostname/Adresse des entfernten KDC.
dataproc kerberos.cross-realm-trust.realm realm name Realm-Namen können aus beliebigen ASCII-Strings in GROSSBUCHSTABEN bestehen. Normalerweise ist der Realm-Name derselbe wie Ihr DNS-Domainname (in GROSSBUCHSTABEN). Beispiel: Wenn Maschinen den Namen "machine-id.example.west-coast.mycompany.com" erhalten, kann der zugeordnete Realm als "EXAMPLE.WEST-COAST.MYCOMPANY.COM" bezeichnet werden.
dataproc kerberos.cross-realm-trust.shared-password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage des mit KMS verschlüsselten freigegebenen Passworts.
dataproc kerberos.kdc.db.key.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der KMS-verschlüsselten Datei mit dem Masterschlüssel der KDC-Datenbank.
dataproc kerberos.key.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der KMS-verschlüsselten Datei, die das Passwort des Schlüssels in der Keystore-Datei enthält.
dataproc kerberos.keystore.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der KMS-verschlüsselten Datei, die das Keystore-Passwort enthält.
dataproc kerberos.keystore.uri1 gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der Keystore-Datei, die das Platzhalterzertifikat und den von Clusterknoten verwendeten privaten Schlüssel enthält.
dataproc kerberos.kms.key.uri KMS key URI Der URI des KMS-Schlüssels zum Entschlüsseln des Root-Passworts, z. B. projects/project-id/locations/region/keyRings/key-ring/cryptoKeys/key (siehe Schlüsselressourcen-ID).
dataproc kerberos.root.principal.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage des KMS-verschlüsselten Passworts für das Kerberos-Root-Principal.
dataproc kerberos.tgt.lifetime.hours hours Maximale Lebensdauer des Ticket gewährenden Tickets.
dataproc kerberos.truststore.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der KMS-verschlüsselten Datei, die das Passwort für die Truststore-Datei enthält.
dataproc kerberos.truststore.uri2 gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage der KMS-verschlüsselten Trust Store-Datei, die vertrauenswürdige Zertifikate enthält.
dataproc pip.packages pip-Pakete Dieses Attribut verwendet eine Liste mit durch Kommas getrennten Pip-Paketen mit bestimmten Versionen, die in der Conda-Umgebung base zu installieren sind. Weitere Informationen finden Sie unter Conda-verwandte Clusterattribute. (Standard empty).
dataproc ranger.kms.key.uri KMS key URI Der URI des KMS-Schlüssels, der zum Entschlüsseln des Administratorpassworts für Ranger verwendet wird, z. B. projects/project-id/locations/region/keyRings/key-ring/cryptoKeys/key Schlüsselressourcen-ID.
dataproc ranger.admin.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage des mit KMS verschlüsselten Passworts für den Ranger-Administrator.
dataproc ranger.db.admin.password.uri gs://<dir-path> Speicherort des KMS-verschlüsselten Passworts für den Ranger-Datenbankadministrator in Cloud Storage.
dataproc ranger.cloud-sql.instance.connection.name cloud sql instance connection name Der Verbindungsname der Cloud SQL-Instanz, z. B. project-id:region:name.
dataproc ranger.cloud-sql.root.password.uri gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage des KMS-verschlüsselten Passworts für den Root-Nutzer der Cloud SQL-Instanz.
dataproc ranger.cloud-sql.use-private-ip true oder false Legt fest, ob die Kommunikation zwischen Clusterinstanzen und der Cloud SQL-Instanz über eine private IP-Adresse erfolgen soll (Standardwert ist false).
dataproc solr.gcs.path gs://<dir-path> Cloud Storage-Pfad, der als Solr-Basisverzeichnis fungiert.
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hadoop-hdfs-namenode seconds Die Zeitspanne, die das Dataproc-Startskript wartet, bis das Hadoop-HDFS-namenode an Ports gebunden ist, bevor entschieden wird, dass der Start erfolgreich war. Der maximal erkannte Wert beträgt 1.800 Sekunden (30 Minuten).
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hive-metastore seconds Die Zeitspanne, die das Dataproc-Startskript auf die Bindung des Hive-Metastore-Dienstes an Ports wartet, bevor entschieden wird, dass der Start erfolgreich war. Der maximal erkannte Wert beträgt 1.800 Sekunden (30 Minuten).
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hive-server2 seconds Die Zeit, die das Dataproc-Startskript auf die Bindung des Hive-Servers2 an Ports wartet, bevor entschieden wird, dass der Start erfolgreich war. Der maximal erkannte Wert beträgt 1.800 Sekunden (30 Minuten).
dataproc user-attribution.enabled true oder false Setzen Sie dieses Attribut auf true, um einen Dataproc-Job der Identität des Nutzers zuzuordnen, der ihn gesendet hat. Der Standardwert ist false.
dataproc yarn.docker.enable true oder false Legen Sie true fest, um die Funktion Dataproc Docker on YARN zu aktivieren. Der Standardwert ist false.
dataproc yarn.docker.image docker image Wenn Sie die Funktion Dataproc Docker auf YARN (dataproc:yarn.docker.enable=true) aktivieren, können Sie mit diesem optionalen Attribut Ihr Docker-Image angeben (z. B. dataproc:yarn.docker.image=gcr.io/project-id/image:1.0.1). Wenn angegeben, wird das Image bei der Clustererstellung heruntergeladen und in allen Knoten des Clusters zwischengespeichert.
dataproc yarn.log-aggregation.enabled true oder false Ermöglicht, dass (true) die YARN-Log-Aggregation in der temp bucket des Clusters aktiviert. Der Bucket-Name hat das folgende Format: dataproc-temp-<REGION>-<PROJECT_NUMBER>-<RANDOM_STRING>. (Standard: true für Image-Versionen 1.5 und höher). Hinweis: Der temporäre Bucket des Clusters wird nicht gelöscht, wenn der Cluster gelöscht wird. Nutzer können den Speicherort aggregierter YARN-Protokolle auch durch Überschreiben des YARN-Attributs yarn.nodemanager.remote-app-log-dir festlegen.
Knox gateway.host ip address Zur Reduzierung des Risikos der Remote-Code-Ausführung über ungesicherte Notebookserver-APIs ist die Standardeinstellung für Image-Versionen 1.3 und höher 127.0.0.1, die Verbindungen zu localhost einschränkt, wenn Component Gateway aktiviert ist. Die Standardeinstellung kann überschrieben werden, indem Sie beispielsweise dieses Attribut auf 0.0.0.0 setzen, um alle Verbindungen zuzulassen.
zeppelin zeppelin.notebook.gcs.dir gs://<dir-path> Speicherort in Cloud Storage zum Speichern von Zeppelin-Notebooks.
zeppelin zeppelin.server.addr ip address Um das Risiko der Remote-Codeausführung über unsichere Notebookserver-APIs zu verringern, ist für Image-Versionen 1.3 oder höher 127.0.0.1 die Standardeinstellung. Dadurch werden Verbindungen zu localhost eingeschränkt, wenn Component Gateway aktiviert ist. Diese Standardeinstellung kann überschrieben werden, indem Sie beispielsweise dieses Attribut auf 0.0.0.0 setzen, um alle Verbindungen zuzulassen.

1Keystore-Datei: Die Keystore-Datei enthält das SSL-Zertifikat. Es muss im JKS-Format (Java KeyStore) vorliegen. Beim Kopieren in VMs wird er in keystore.jks umbenannt. Das SSL-Zertifikat muss ein Platzhalterzertifikat sein, das für jeden Knoten im Cluster gilt.

2Truststore-Datei: Die Truststore-Datei muss im JKS-Format (Java KeyStore) vorliegen. Beim Kopieren in VMs wird er in truststore.jks umbenannt.