Propiedades del clúster

Los componentes de código abierto instalados en los clústeres de Dataproc contienen muchos archivos de configuración. Por ejemplo, Apache Spark y Apache Hadoop tienen varios archivos de configuración XML y de texto sin formato. Puedes usar la marca ‑‑properties del comando gcloud dataproc clusters create para modificar muchos archivos de configuración comunes cuando creas un clúster.

Formato

La marca gcloud dataproc clusters create --properties acepta el siguiente formato de string:

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

  • file_prefix se mapea a un archivo de configuración predefinido, como se muestra en la siguiente tabla, y property se mapea a una propiedad dentro del archivo.

  • El delimitador predeterminado que se usa para separar varias propiedades de un clúster es la coma (,). Sin embargo, si se incluye una coma en un valor de propiedad, debes cambiar el delimitador especificando un “^delimiter^” al comienzo de la lista de propiedades (consulta gcloud topic escaping para obtener más información).

    • Ejemplo con un delimitador “#”: 
      --properties ^#^file_prefix1:property1=part1,part2#file_prefix2:property2=value2

Ejemplos

Comando de gcloud

Para cambiar la configuración spark.master en el archivo spark-defaults.conf, agrega la siguiente marca gcloud dataproc clusters create --properties:

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

Puedes cambiar varias propiedades a la vez, en uno o más archivos de configuración, si usas una coma como separador. Cada propiedad debe especificarse en el formato file_prefix:property=value completo. Por ejemplo, para cambiar la configuración spark.master en el archivo spark-defaults.conf y la configuración dfs.hosts en el archivo hdfs-site.xml, puedes usar la marca siguiente --properties cuando crees un clúster:

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

API de REST

Para configurar spark.executor.memory en 10g, inserta la siguiente configuración de properties en la sección SoftwareConfig de tus solicitudes clusters.create:

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

gcloudUna forma sencilla de ver cómo construir el cuerpo JSON de una solicitud REST de clústeres de la API de Dataproc es iniciar el comando de --log-http equivalente mediante la marca . A continuación, se muestra un comando gcloud dataproc clusters create de muestra, que configura las propiedades del clúster con la marca --properties spark:spark.executor.memory=10g. El registro stdout muestra el cuerpo de la solicitud REST resultante (el fragmento properties se muestra a continuación):

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

Resultado:

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

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

Asegúrate de cancelar el comando después de que el cuerpo JSON aparece en el resultado si no quieres que el comando se aplique.

Consola

Para cambiar la configuración spark.master en el archivo spark-defaults.conf, haz lo siguiente:

  1. En la consola de Google Cloud, abre la página Crear un clúster de Dataproc. Haz clic en el panel Personalizar clúster y, luego, desplázate hasta la sección Propiedades del clúster.

  2. Haz clic en + AGREGAR PROPIEDADES. Selecciona spark en la lista de prefijos y, luego, agrega "spark.master" en el campo Clave y la configuración en el campo Valor.

Propiedades de clúster frente a trabajo

Las Apache Hadoop YARN, HDFS, Spark y otras propiedades con prefijos de archivo se aplican a nivel de clúster cuando creas uno. Estas propiedades no se pueden aplicar a un clúster después de su creación. Sin embargo, muchas de estas propiedades también se pueden aplicar a trabajos específicos. Cuando se aplica una propiedad a un trabajo, no se usa el prefijo del archivo.

En el siguiente ejemplo, se configura la memoria del ejecutor de Spark en 4g para un trabajo de Spark (se omite el prefijo spark:).

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

Las propiedades del trabajo se pueden enviar en un archivo con la marca gcloud dataproc jobs submit job-type --properties-file (consulta, por ejemplo, la descripción --properties-file para un envío de trabajo de Hadoop).

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

El PROPERTIES_FILE es un conjunto de pares key=value delimitados por líneas. La propiedad que se configurará es key y el valor que se configurará es value. Consulta la clase java.util.Properties para obtener una descripción detallada del formato de archivo de propiedades.

El siguiente es un ejemplo de un archivo de propiedades que se puede pasar a la marca --properties-file cuando se envía un trabajo de Dataproc.

 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

Tabla de propiedades con prefijo de archivo

Prefijo de archivo File Propósito del archivo
capacity-scheduler capacity-scheduler.xml Configuración de Hadoop YARN Capacity Scheduler
core core-site.xml Configuración general de Hadoop
distcp distcp-default.xml Configuración de Hadoop Distributed Copy
flink flink-conf.yaml Configuración de Flink
flink-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
hadoop-env hadoop-env.sh Variables de entorno específicas de Hadoop
hadoop-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
hbase hbase-site.xml Configuración de HBase
hbase-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
hdfs hdfs-site.xml Configuración de Hadoop HDFS
hive hive-site.xml Configuración de Hive
hive-log4j2 hive-log4j2.properties Archivo de configuración de Log4j
Hudi hudi-default.conf. Configuración de Hudi
mapred mapred-site.xml Configuración de Hadoop MapReduce
mapred-env mapred-env.sh Variables de entorno específicas de Hadoop MapReduce
pig pig.properties Configuración de Pig
pig-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
presto config.properties Configuración de Presto
presto-jvm jvm.config Configuración de JVM específica de Presto
spark spark-defaults.conf Configuración de Spark
spark-env spark-env.sh Variables de entorno específicas de Spark
spark-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
tez tez-site.xml Configuración de Tez
webcat-log4j webhcat-log4j2.properties Archivo de configuración de Log4j
yarn yarn-site.xml Configuración de Hadoop YARN
yarn-env yarn-env.sh Variables de entorno específicas de Hadoop YARN
zeppelin zeppelin-site.xml Configuración de Zeppelin
zeppelin-env zeppelin-env.sh Variables de entorno específicas de Zeppelin (solo componente opcional)
zeppelin-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j
zookeeper zoo.cfg Configuración de Zookeeper
zookeeper-log4j log4j.properties Archivo de configuración de Log4j

Notas

  • Algunas propiedades están reservadas y no se pueden anular porque afectan la funcionalidad del clúster de Dataproc. Si intentas cambiar una propiedad reservada, recibirás un mensaje de error cuando crees tu clúster.
  • Puedes especificar varios cambios si los separas con una coma.
  • La marca --properties no puede modificar los archivos de configuración que no se muestran anteriormente.
  • Los cambios en las propiedades se aplicarán antes de que comiencen los daemons en tu clúster.
  • Si existe la propiedad especificada, se actualizará. Si no existe la propiedad especificada, se agregará al archivo de configuración.

Propiedades del servicio de Dataproc

Las propiedades enumeradas en esta sección son específicas de Dataproc. Estas propiedades se pueden usar para configurar aún más la funcionalidad de tu clúster de Dataproc.

Formato

La marca gcloud dataproc clusters create --properties acepta el siguiente formato de string:

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

  • El delimitador predeterminado que se usa para separar varias propiedades de un clúster es la coma (,). Sin embargo, si se incluye una coma en un valor de propiedad, debes cambiar el delimitador especificando “^delimiter^” al comienzo de la lista de propiedades (consulta gcloud topic escaping para obtener más información).

    • Ejemplo con un delimitador “#”: 
      --properties ^#^property_prefix1:property1=part1,part2#property_prefix2:property2=value2

Ejemplo:

Crea un clúster y configura el modo de flexibilidad mejorada en la combinación aleatoria de trabajadores principales de Spark.

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

Tabla de propiedades del servicio de Dataproc

Prefijo de propiedad Propiedad Valores Descripción
dataproc agent.process.threads.job.min number Dataproc ejecuta controladores de trabajo de usuario de forma simultánea en un grupo de subprocesos. Esta propiedad controla la cantidad mínima de subprocesos en el grupo de subprocesos para un inicio rápido, incluso cuando no se ejecutan trabajos (predeterminado: 10).
dataproc agent.process.threads.job.max number Dataproc ejecuta controladores de trabajo de usuario de forma simultánea en un grupo de subprocesos. Esta propiedad controla la cantidad máxima de subprocesos en el grupo de subprocesos, por lo que limita la simultaneidad máxima de los trabajos de los usuarios. Aumenta este valor para una simultaneidad más alta (predeterminado: 100).
dataproc am.primary_only true o false Configura esta propiedad en true para evitar que la aplicación principal se ejecuta en los trabajadores interrumpibles del clúster de Dataproc. Nota: Esta característica solo está disponible con Dataproc 1.2 y superior. El valor predeterminado es false.
dataproc conda.env.config.uri gs://<path> Ubicación en Cloud Storage del archivo de configuración del entorno Conda. Se creará y activará un entorno Conda nuevo en función de este archivo. Para obtener más información, consulta Usa las propiedades del clúster relacionadas con Conda. (predeterminado: empty).
dataproc conda.packages Paquetes de Conda Esta propiedad toma una lista de paquetes de Conda separados por comas con versiones específicas que se instalarán en el entorno Conda base. Para obtener más información, consulta Usa las propiedades del clúster relacionadas con Conda. (predeterminado: empty).
dataproc dataproc.allow.zero.workers true o false Configura esta propiedad SoftwareConfig como true en una solicitud a la API de Dataproc clusters.create para crear un clúster de nodo único, que cambia el número predeterminado de trabajadores de 2 a 0, y coloca los componentes del trabajador en el host principal. También se puede crear un clúster de nodo único desde la consola de Google Cloud o con Google Cloud CLI si estableces la cantidad de trabajadores en 0.
dataproc dataproc.alpha.master.nvdimm.size.gb 1500-6500 Si configuras un valor, se crea una instancia principal de Dataproc con memoria persistente Intel Optane DC. Nota: Las VM de Optane solo se pueden crear en zonas us-central1-f, solo con el tipo de máquina n1-highmem-96-aep y solo en proyectos incluidos en la lista blanca.
dataproc: dataproc.alpha.worker.nvdimm.size.gb 1500-6500 La configuración de un valor crea un trabajador de Dataproc con memoria persistente de Intel Optane DC. Nota: Las VM de Optane solo se pueden crear en zonas us-central1-f, solo con el tipo de máquina n1-highmem-96-aep y solo en proyectos incluidos en la lista blanca.
dataproc: dataproc.await-new-workers-service-registration true o false Esta propiedad está disponible en las imágenes 2.0.49 y posteriores. El valor predeterminado es false. Configura esta propiedad como true para esperar a que nuevos trabajadores principales registren los líderes de servicio, como HDFS NameNode y YARN ResourceManager, durante la creación del clúster o el escalamiento vertical del clúster (solo se supervisan los servicios de HDFS y YARN). Cuando se establece en true, si un trabajador nuevo no se registra en un servicio, se le asigna el estado FAILED. Se quita un trabajador con errores si el clúster escala verticalmente. Si se crea el clúster, se quita un trabajador con errores si se especificó la marca gcloud dataproc clusters create --action-on-failed-primary-workers=DELETE o el campo actionOnFailedPrimaryWorkers=DELETE de la API como parte del comando gcloud o la solicitud de creación del clúster de la API.
dataproc: dataproc.beta.secure.multi-tenancy.user.mapping user-to-service account mappings Esta propiedad toma una lista de asignaciones de usuario a cuenta de servicio. Los usuarios asignados pueden enviar cargas de trabajo interactivas al clúster con identidades de usuario aisladas (consulta Multiusuario seguro basado en cuentas de servicio de Dataproc).
dataproc: dataproc.cluster.caching true o false Cuando el almacenamiento en caché del clúster está habilitado, este almacena en caché los datos de Cloud Storage a los que acceden los trabajos de Spark, lo que mejora el rendimiento de los trabajos sin comprometer la coherencia. (predeterminado: false).
dataproc dataproc.cluster-ttl.consider-yarn-activity true o false Para las versiones de imagen 1.4.64+, 1.5.39+ y 2.0.13+, el valor predeterminado de true para esta propiedad hace que la eliminación programada del clúster considere la actividad YARN, además de la actividad de la API de empleos de Dataproc, cuando se determina el tiempo de inactividad del clúster. Cuando se establece en false para las versiones de imagen 1.4.64+, 1.5.39+ y 2.0.13+, o cuando se usan imágenes con números de versiones anteriores, solo se considera la actividad de la API de empleos de Dataproc. El valor predeterminado es true para las versiones de imagen 1.4.64+, 1.5.39+ y 2.0.13+.
dataproc dataproc.conscrypt.provider.enable true o false Habilita (true) o inhabilita (false) Conscrypt como el proveedor de seguridad de Java principal. Nota: Se habilita Conscrypt de manera predeterminada en Dataproc 1.2 y superior, pero se inhabilita en 1.0/1.1.
dataproc dataproc.cooperative.multi-tenancy.user.mapping user-to-service account mappings Esta propiedad toma una lista de asignaciones de cuenta de servicio a usuario separadas por comas. Si se crea un clúster con este conjunto de propiedades, cuando un usuario envía un trabajo, el clúster intentará simular la cuenta de servicio correspondiente cuando accede a Cloud Storage a través del conector de Cloud Storage. Esta función requiere la versión del conector de Cloud Storage 2.1.4 o una versión posterior. Para obtener más información, consulta Multiusuario cooperativo de Dataproc. (predeterminado: empty).
dataproc dataproc:hudi.version Versión de Hudi Configura la versión de Hudi que se usa con el componente opcional de Hudi de Dataproc. Nota: Dataproc configura esta versión para que sea compatible con la versión de la imagen de clúster. Si el usuario lo configura, la creación del clúster puede fallar si la versión especificada no es compatible con la imagen del clúster.
dataproc dataproc.lineage.enabled true Habilita el linaje de datos en un clúster de Dataproc para trabajos de Spark.
dataproc dataproc.localssd.mount.enable true o false Ya sea para activar SSD locales como los directorios temporales de Hadoop/Spark y directorios de datos de HDFS (predeterminado: true).
dataproc dataproc.logging.stackdriver.enable true o false Habilita (true) o inhabilita (false) Cloud Logging (predeterminado: true). Consulta los precios de Cloud Logging para conocer los cargos asociados.
dataproc dataproc.logging.stackdriver.job.driver.enable true o false Habilita (true) o inhabilita (false) los registros del controlador de trabajos de Dataproc en Cloud Logging. Consulta Resultado del trabajo de Dataproc y registros (predeterminado: false).
dataproc dataproc.logging.stackdriver.job.yarn.container.enable true o false Habilita (true) o inhabilita (false) los registros de contenedor YARN en Cloud Logging. Consulta las opciones de salida del trabajo de Spark. (predeterminado: false).
dataproc dataproc.master.custom.init.actions.mode RUN_BEFORE_SERVICES o RUN_AFTER_SERVICES En el caso de los clústeres de imágenes de más de 2.0, cuando se establece en RUN_AFTER_SERVICES, las acciones de inicialización en la instancia principal se ejecutarán después de HDFS y cualquier servicio que dependa de HDFS se inicialice. Algunos ejemplos de servicios dependientes de HDFS son HBase, Hive Server2, Ranger, Solr y los servidores de historial de Spark y MapReduce. (predeterminado: RUN_BEFORE_SERVICES).
dataproc dataproc.monitoring.stackdriver.enable true o false Habilita (true) o inhabilita (false) el agente de Monitoring (valor predeterminado: false). Esta propiedad está obsoleta. Consulta Habilita la recopilación de métricas personalizadas para habilitar la recopilación de la recopilación de métricas de Dataproc OSS en Monitoring.
dataproc dataproc.scheduler.driver-size-mb number El alcance de memoria promedio del controlador, que determina la cantidad máxima de trabajos simultáneos que ejecutará un clúster El valor predeterminado es 1 GB. Un valor más pequeño, como 256, puede ser adecuado para los trabajos de Spark.
dataproc dataproc.scheduler.job-submission-rate number Los trabajos se limitan si se excede esta tasa. La tasa predeterminada es de 1.0 QPS.
dataproc dataproc.scheduler.max-concurrent-jobs number La cantidad máxima de trabajos simultáneos. Si este valor no se establece cuando se crea el clúster, el límite superior de los trabajos simultáneos se calcula como max((masterMemoryMb - 3584) / masterMemoryMbPerJob, 5). masterMemoryMb está determinado por el tipo de máquina de la VM principal. masterMemoryMbPerJob es 1024 de forma predeterminada, pero se puede configurar durante la creación del clúster con la propiedad de clúster dataproc:dataproc.scheduler.driver-size-mb.
dataproc dataproc.scheduler.max-memory-used number La cantidad máxima de RAM que se puede usar. Si el uso actual supera este umbral, no se pueden programar trabajos nuevos. El valor predeterminado es 0.9 (90%). Si se configura en 1.0, se inhabilita la limitación del trabajo de uso de memoria principal.
dataproc dataproc.scheduler.min-free-memory.mb number La cantidad mínima de memoria libre en megabytes que necesita el controlador de trabajos de Dataproc para programar otro trabajo en el clúster. El valor predeterminado es 256 MB.
dataproc dataproc.snap.enabled true o false Habilita o inhabilita el daemon de Snap Ubuntu. El valor predeterminado es true. Si se configura como false, los paquetes de Snape preinstalados no se ven afectados, pero la actualización automática está inhabilitada. Se aplica a las imágenes de Ubuntu 1.4.71, 1.5.46, 2.0.20 y posteriores.
dataproc dataproc.worker.custom.init.actions.mode RUN_BEFORE_SERVICES En el caso de los clústeres de imágenes anteriores a 2.0, RUN_before_SERVICES no está establecido, pero el usuario puede configurarlo cuando se crea el clúster. Para clústeres de imágenes posteriores a la versión 2.0, se configura RUN_before_SERVICES y no se puede pasar la propiedad al clúster (el usuario no puede cambiarla). Para obtener información sobre el efecto de esta configuración, consulta Consideraciones y lineamientos importantes: procesamiento de inicialización.
dataproc dataproc.yarn.orphaned-app-termination.enable true o false El valor predeterminado es true. Configúralo en false para evitar que Dataproc cierre apps de YARN “huérfanas”. Dataproc considera que una app de YARN es huérfana si se cerró el controlador del trabajo que envió la app de YARN. Advertencia: Si usas el modo de clúster de Spark (spark.submit.deployMode=cluster) y configuras spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false, el controlador de Spark se cierra sin esperar a que se completen las apps de YARN. En este caso, configura dataproc:dataproc.yarn.orphaned-app-termination.enable=false. También configura esta propiedad en false si envías trabajos de Hive.
dataproc efm.spark.shuffle primary-worker Si se configura como primary-worker, los datos de Shuffle de Spark se escriben en los trabajadores principales". Consulta Modo de flexibilidad mejorada de Dataproc para obtener más información.
dataproc job.history.to-gcs.enabled true o false Permite conservar los archivos de historial de MapReduce y Spark en el bucket temporal de Dataproc (predeterminado: true para las versiones de imagen 1.5 o superior). Los usuarios pueden reemplazar las ubicaciones de la persistencia de los archivos del historial de trabajos mediante las siguientes propiedades: mapreduce.jobhistory.done-dir, mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir, spark.eventLog.dir y spark.history.fs.logDirectory. Consulta Servidor de historial persistente de Dataproc para obtener información sobre estas y otras propiedades del clúster asociadas con los archivos de eventos y el historial de trabajos de Dataproc.
dataproc jobs.file-backed-output.enable true o false Configura los trabajos de Dataproc para canalizar su resultado en archivos temporales en el directorio /var/log/google-dataproc-job. Se debe configurar como true para habilitar el registro del controlador de trabajos en Cloud Logging (predeterminado: true).
dataproc jupyter.listen.all.interfaces true o false Para reducir el riesgo de ejecución del código remoto en las API de servidor de notebook no seguro, la configuración predeterminada para las versiones con imágenes 1.3 y posteriores es false, que restringe las conexiones a localhost (127.0.0.1) cuando la puerta de enlace del componente está habilitado (no se requiere activación de la puerta de enlace de componentes para imágenes posteriores a 2.0). Esta configuración predeterminada se puede anular. Para hacerlo, establece esta propiedad en true para permitir todas las conexiones.
dataproc jupyter.notebook.gcs.dir gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage para guardar notebooks de Jupyter.
dataproc kerberos.beta.automatic-config.enable true o false Cuando se establece como true, los usuarios no necesitan especificar la contraseña principal de Kerberos con las marcas --kerberos-root-principal-password y --kerberos-kms-key-uri (predeterminado: false). Consulta Habilita el modo seguro de Hadoop mediante Kerberos para obtener más información.
dataproc kerberos.cross-realm-trust.admin-server hostname/address nombre de host/dirección del servidor de administrador remoto (a menudo, igual que el servidor KDC).
dataproc kerberos.cross-realm-trust.kdc hostname/address nombre de host/dirección de KDC remoto.
dataproc kerberos.cross-realm-trust.realm realm name Los nombres reales pueden consistir en cualquier string ASCII en MAYÚSCULAS. Por lo general, el nombre de dominio es el mismo que el nombre de dominio DNS (en MAYÚSCULAS). Ejemplo: Si las máquinas se denominan "machine-id.example.west-coast.mycompany.com", el dominio asociado puede designarse como "EXAMPLE.WEST-COAST.MYCOMPANY.COM".
dataproc kerberos.cross-realm-trust.shared-password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage de la contraseña compartida encriptada en KMS.
dataproc kerberos.kdc.db.key.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo encriptado de KMS que contiene la clave de instancia principal de la base de datos de KDC.
dataproc kerberos.key.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo encriptado por KMS que contiene la contraseña de la clave en el archivo del almacén de claves.
dataproc kerberos.keystore.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo encriptado por KMS que contiene la contraseña del almacén de claves.
dataproc kerberos.keystore.uri1 gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo de almacén de claves que contiene el certificado comodín y la clave privada que usan los nodos del clúster.
dataproc kerberos.kms.key.uri KMS key URI El URI de la clave de KMS que se usa para desencriptar la contraseña raíz, por ejemplo projects/project-id/locations/region/keyRings/key-ring/cryptoKeys/key (consulta ID de recurso de la clave).
dataproc kerberos.root.principal.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage de la contraseña encriptada por KMS para la cuenta principal raíz de Kerberos.
dataproc kerberos.tgt.lifetime.hours hours Duración máxima del ticket comprobante.
dataproc kerberos.truststore.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo encriptado por KMS que contiene la contraseña del archivo de Truststore.
dataproc kerberos.truststore.uri2 gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage del archivo del almacén de confianza encriptado mediante KMS que contiene certificados de confianza.
dataproc pip.packages Paquetes de tecnología central Esta propiedad toma una lista de paquetes de tecnología central separados por comas con versiones específicas que se instalarán en el entorno Conda base. Para obtener más información, consulta Propiedades del clúster relacionadas con Conda. (predeterminado: empty).
dataproc ranger.kms.key.uri KMS key URI El URI de la clave KMS que se usa para desencriptar la contraseña del usuario administrador de Ranger, por ejemplo projects/project-id/locations/region/keyRings/key-ring/cryptoKeys/key (consulta ID de recurso de la clave).
dataproc ranger.admin.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage de la contraseña encriptada mediante KMS para el usuario administrador Ranger.
dataproc ranger.db.admin.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage de la contraseña encriptada mediante KMS para el usuario administrador de la base de datos Ranger.
dataproc ranger.cloud-sql.instance.connection.name cloud sql instance connection name El nombre de conexión de la instancia de Cloud SQL, por ejemplo, project-id:region:name..
dataproc ranger.cloud-sql.root.password.uri gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage de la contraseña encriptada mediante KMS para el usuario raíz de la instancia de Cloud SQL.
dataproc ranger.cloud-sql.use-private-ip true o false Si la comunicación entre las instancias del clúster y la instancia de Cloud SQL debe realizarse mediante una IP privada (el valor predeterminado es false).
dataproc solr.gcs.path gs://<dir-path> Ruta de acceso de Cloud Storage para que actúe como el directorio principal de Solr.
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hadoop-hdfs-namenode seconds La cantidad de tiempo que esperará la secuencia de comandos de inicio de Dataproc a fin de que hadoop-hdfs-namenode se vincule a los puertos antes de decidir que su inicio se realizó correctamente. El valor máximo reconocido es de 1800 segundos (30 minutos).
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hive-metastore seconds La cantidad de tiempo que esperará la secuencia de comandos de inicio de Dataproc a fin de que el servicio hive-metastore se vincule a los puertos antes de decidir que su inicio se realizó correctamente. El valor máximo reconocido es de 1800 segundos (30 minutos).
dataproc startup.component.service-binding-timeout.hive-server2 seconds La cantidad de tiempo que esperará la secuencia de comandos de inicio de Dataproc a fin de que hive-server2 se vincule a los puertos antes de decidir que su inicio se realizó correctamente. El valor máximo reconocido es de 1800 segundos (30 minutos).
dataproc user-attribution.enabled true o false Configura esta propiedad como true para atribuir un trabajo de Dataproc a la identidad del usuario que lo envió (el valor predeterminado es false).
dataproc yarn.docker.enable true o false Configúralo en true para habilitar la característica Docker en Docker en YARN (el valor predeterminado es false).
dataproc yarn.docker.image docker image Cuando habilitas la función Docker de Dataproc en YARN (dataproc:yarn.docker.enable=true), puedes usar esta propiedad opcional para especificar tu imagen de Docker (por ejemplo, dataproc:yarn.docker.image=gcr.io/project-id/image:1.0.1). Si se especifica, la imagen se descarga y se almacena en caché en todos los nodos del clúster durante la creación del clúster.
dataproc yarn.log-aggregation.enabled true o false Permite (true) activar la agregación de registros YARN en el temp bucket del clúster. El nombre del bucket tiene el siguiente formato: dataproc-temp-<REGION>-<PROJECT_NUMBER>-<RANDOM_STRING>. (predeterminado: true para las versiones de imagen 1.5 o posteriores). Nota: Cuando se borra el clúster, el bucket temporal no se borra. Además, los usuarios pueden establecer la ubicación de los registros YARN agregados si reemplazan de la propiedad yarn.nodemanager.remote-app-log-dir de YARN.
knox gateway.host ip address Para reducir el riesgo de ejecución de código remoto en las API de servidor de notebook no seguro, la configuración predeterminada para las versiones con imágenes 1.3 y posteriores es 127.0.0.1, que restringe las conexiones a localhost cuando la puerta de enlace del componente está habilitada. La configuración predeterminada se puede anular, por ejemplo, mediante la configuración de esta propiedad en 0.0.0.0 para permitir todas las conexiones.
zeppelin zeppelin.notebook.gcs.dir gs://<dir-path> Ubicación en Cloud Storage para guardar notebooks de Zeppelin.
zeppelin zeppelin.server.addr ip address Para reducir el riesgo de ejecución del código remoto en las API de servidor de notebook no seguro, la configuración predeterminada para las versiones con imágenes 1.3 y posteriores es 127.0.0.1, que restringe las conexiones a localhost cuando la puerta de enlace del componente está habilitada. Esta configuración predeterminada se puede anular, por ejemplo, mediante la configuración de esta propiedad en 0.0.0.0, para permitir todas las conexiones.

1Archivo de almacén de claves: El archivo de almacén de claves contiene el certificado SSL. Debe estar en formato Java KeyStore (JKS). Cuando se copia en VM, se le cambia el nombre a keystore.jks. El certificado SSL debe ser un certificado comodín que se aplica a cada nodo en el clúster.

2Archivo de almacén de confianza: El archivo de almacén de confianza debe estar en formato Java Keystore (JKS). Cuando se copia en VM, se le cambia el nombre a truststore.jks.