Dataproc-Cluster skalieren

Nachdem Sie einen Dataproc-Cluster erstellt haben, können Sie den Cluster anpassen ("skalieren"), indem Sie die Anzahl der primären oder sekundären Worker-Knoten (horizontale Skalierung) im Cluster erhöhen oder verringern. Dataproc-Cluster können jederzeit skaliert werden, auch wenn Jobs auf dem Cluster ausgeführt werden. Der Maschinentyp eines vorhandenen Clusters (vertikale Skalierung) kann nicht geändert werden. Erstellen Sie zur vertikalen Skalierung einen Cluster mit einem unterstützten Maschinentyp und migrieren Sie dann Jobs zum neuen Cluster.

Dataproc-Autoscaling nutzen. Aktivieren Sie Autoscaling, statt Cluster manuell zu skalieren, damit Dataproc für Ihre Arbeitslasten die "richtige" Anzahl von Workern festlegt.

Welche Vorteile bieten Dataproc-Cluster?

1. Erhöhen der Anzahl vorhandener Worker, um die Ausführung eines Jobs zu beschleunigen
2. Reduzieren der Anzahl der Worker, um Geld zu sparen. (Beachten Sie beim Reduzieren eines Clusters die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme, um den Verlust laufender Aufgaben zu vermeiden.)
3. Erhöhen der Anzahl vorhandener Knoten, um verfügbaren HDFS-Speicher (Hadoop Distributed Filesystem) zu erweitern

Hinweis:: Sie können einen Cluster mit einem einzelnen Knoten nicht skalieren.

Da Cluster mehrmals skaliert werden können, kann es sinnvoll sein, die Clustergröße einmalig zu erhöhen/verringern und dann zu einem späteren Zeitpunkt zu verringern/erhöhen.

Worker entfernen: Sorgen Sie beim Entfernen von Workern aus dem Cluster dafür, dass die neue Clustergröße ausreichend groß ist, um den Workload zu bewältigen. Andernfalls kann die Verarbeitung Ihrer Jobs ungewöhnlich lange dauern oder hängen bleiben.

Skalierung verwenden

Es gibt drei Methoden zum Skalieren von Dataproc-Clustern:

1. Verwenden Sie den gcloud. Befehlszeilentool in der gcloud CLI verwenden.
2. Bearbeiten Sie die Clusterkonfiguration in der Google Cloud Console.
3. Verwenden der Rest API

Neue Worker, die einem Cluster hinzugefügt wurden, verwenden den gleichen Maschinentyp wie bestehende Worker. Beispiel: Wird ein Cluster mit Workern des Maschinentyps n1-standard-8 erstellt, so nutzen neue Worker ebenfalls den Maschinentyp n1-standard-8.

Hinweis: Cloud Dataproc unterstützt keine Änderung der Worker-Größe (vCPUs, Arbeitsspeicher, nichtflüchtiger Speicher), wenn Sie Worker einem Cluster hinzufügen.

Sie können die Anzahl der primären Worker, der sekundären Worker (Worker auf Abruf) oder beider skalieren. Wenn Sie beispielsweise nur die Anzahl der Worker (auf Abruf) skalieren, bleibt die Anzahl der primären Worker unverändert.

gcloud

gcloud CLI einrichten: Sie müssen Einrichtung und Konfiguration über die gcloud CLI, um die Google Cloud CLI zu verwenden.

So skalieren Sie einen Cluster mit gcloud dataproc clusters update führen Sie den folgenden Befehl aus.

gcloud dataproc clusters update cluster-name \
    --region=region \
    [--num-workers and/or --num-secondary-workers]=new-number-of-workers

wobei cluster-name der Name des zu aktualisierenden Clusters und new-number-of-workers die aktualisierte Anzahl der primären und/oder sekundären Worker-Knoten ist. Wenn Sie beispielsweise einen Cluster namens "dataproc-1" zur Verwendung von fünf Worker-Knoten skalieren möchten, führen Sie den folgenden Befehl aus:

gcloud dataproc clusters update dataproc-1 \
    --region=region \
    --num-workers=5
...
Waiting on operation [operations/projects/project-id/operations/...].
Waiting for cluster update operation...done.
Updated [https://dataproc.googleapis.com/...].
clusterName: my-test-cluster
...
  masterDiskConfiguration:
    bootDiskSizeGb: 500
  masterName: dataproc-1-m
  numWorkers: 5
  ...
  workers:
  - my-test-cluster-w-0
  - my-test-cluster-w-1
  - my-test-cluster-w-2
  - my-test-cluster-w-3
  - my-test-cluster-w-4
...

REST API

Weitere Informationen finden Sie unter cluster.patch.

Beispiel

PATCH /v1/projects/project-id/regions/us-central1/clusters/example-cluster?updateMask=config.worker_config.num_instances,config.secondary_worker_config.num_instances
{
  "config": {
    "workerConfig": {
      "numInstances": 4
    },
    "secondaryWorkerConfig": {
      "numInstances": 2
    }
  },
  "labels": null
}

Clusteraktualisierung mithilfe der Console erstellen : Sie können in der Google Cloud Console auf den Link Entsprechende REST-Anfrage/-Antwort unten auf der Seite „Dataproc-Clusterdetails“ → „Konfiguration“ klicken, damit die Console eine entsprechende API REST PATCH-Anfrage erstellt.

Console

Wenn Sie einen Cluster nach dessen Erstellung skalieren möchten, öffnen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite Cluster die Seite Clusterdetails für den betreffenden Cluster. Klicken Sie dann auf dem Tab Konfiguration auf die Schaltfläche Bearbeiten.

Geben Sie einen neuen Wert für die Anzahl der Worker-Knoten und/oder Worker-Knoten auf Abruf ein (im folgenden Screenshot auf "5" bzw. "2" aktualisiert).

Klicken Sie auf Speichern, um den Cluster zu aktualisieren.

So wählt Dataproc Clusterknoten zum Entfernen aus

Auf Clustern, die mit Image-Versionen erstellt wurden 1.5.83+, 2.0.57+, und 2.1.5+, beim Herunterskalieren eines Clusters versucht Dataproc, die Auswirkungen der Knotenentfernung auf die Ausführung von YARN-Anwendungen, indem Sie inaktive, fehlerhafte und inaktive Knoten und entfernen Knoten mit YARN-Anwendungsmaster und Container mit den wenigsten ausgeführten YARN-Anwendungen.

Ordnungsgemäße Außerbetriebnahme

Wenn Sie einen Cluster herunterskalieren, werden laufende Aufgaben möglicherweise beendet, bevor sie abgeschlossen sind. Wenn Sie Dataproc Version 1.2 oder höher verwenden, können Sie die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme verwenden. Diese Funktion beinhaltet die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme von YARN-Knoten, um laufende Aufgaben auf einem Worker abzuschließen, bevor dieser aus dem Cloud Dataproc-Cluster entfernt wird.

Hinweis: Ein Worker wird erst dann aus einem Cluster entfernt, wenn die Ausführung der YARN-Anwendungen abgeschlossen ist.

Ordnungsgemäße Außerbetriebnahme und sekundäre Worker

Die sekundäre Worker-Gruppe (Worker-Gruppe auf Abruf) stellt Worker weiter bereit oder löscht sie, um die erwartete Größe zu erreichen, nachdem ein Cluster-Skalierungsvorgang als abgeschlossen markiert wurde. Wenn Sie versuchen, einen sekundären Worker ordnungsgemäß außer Betrieb zu nehmen, erhalten Sie möglicherweise eine Fehlermeldung wie die folgende:

"Die sekundäre Worker-Gruppe kann nicht außerhalb von Dataproc geändert werden. Wenn Sie diesen Cluster vor Kurzem erstellt oder aktualisiert haben, warten Sie einige Minuten, bevor Sie ihn ordnungsgemäß außer Betrieb nehmen, damit alle sekundären Instanzen hinzugefügt bzw. aus dem Cluster entfernt werden können. Erwartete Größe der sekundären Worker-Gruppe: x, tatsächliche Größe: y".

Warten Sie einige Minuten und wiederholen Sie dann die Anfrage zur ordnungsgemäßen Außerbetriebnahme.

Beachten Sie außerdem Folgendes:

• Sie können präemptive Worker jederzeit zwangsweise außer Betrieb nehmen.
• Primäre Worker werden immer ordnungsgemäß außer Betrieb genommen.

Ordnungsgemäße Außerbetriebnahme anwenden

Die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme von Dataproc umfasst auch die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme von YARN-Knoten. Damit werden laufende Aufgaben für einen Worker beendet, bevor sie aus dem Cloud Dataproc-Cluster entfernt werden. Die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme ist standardmäßig deaktiviert. Sie kann aktiviert werden, indem Sie einen Zeitüberschreitungswert festlegen, wenn Sie Ihren Cluster aktualisieren, um einen oder mehrere Worker aus dem Cluster zu entfernen.

gcloud

Wenn Sie einen Cluster aktualisieren, um einen oder mehrere Worker zu entfernen, verwenden Sie den Befehl gcloud dataproc clusters update mit dem Flag --graceful-decommission-timeout. Die Zeitüberschreitungswerte (String) können den Wert "0s" (Standardeinstellung; erzwungene Außerbetriebnahme, nicht ordnungsgemäß) oder eine positive Dauer relativ zum aktuellen Zeitpunkt (z. B. "3s") haben. Die maximale Dauer beträgt 1 Tag.

Dauer: Geben Sie die Dauer für eine ordnungsgemäße Außerbetriebnahme mit einer nicht-negativen ganzen Zahl mit einem der folgenden Kleinbuchstaben an: "s", "m", "h" oder "d" für Sekunden, Minuten, Stunden oder Tage. Die maximale Dauer für die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme ist "1d" (ein Tag). Wenn das Suffix weggelassen wird, wird von Sekunden ausgegangen.

gcloud dataproc clusters update cluster-name \
    --region=region \
    --graceful-decommission-timeout="timeout-value" \
    [--num-workers and/or --num-secondary-workers]=decreased-number-of-workers \
    ... other args ...

REST API

Weitere Informationen finden Sie unter clusters.patch.gracefulDecommissionTimeout. Die Zeitüberschreitungswerte (String) können den Wert "0" (Standardeinstellung; erzwungene Außerbetriebnahme, nicht ordnungsgemäß) oder eine Dauer in Sekunden (z. B. "3s") haben. Die maximale Dauer beträgt 1 Tag.

Console

Nachdem ein Cluster erstellt wurde, können Sie die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme eines Cluster erstellen, indem Sie die Seite Clusterdetails für den Cluster in der Google Cloud Console Seite Cluster, und klicken Sie dann im Menü Konfiguration auf die Schaltfläche Bearbeiten. .

Klicken Sie im Abschnitt Ordnungsgemäße Außerbetriebnahme das Kästchen "Ordnungsgemäße Außerbetriebnahme verwenden" an und wählen Sie ein Zeitlimit aus.

Klicken Sie auf Speichern, um den Cluster zu aktualisieren.

Skalierungsvorgang für die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme abbrechen

Auf Dataproc-Clustern, die mit Image-Versionen erstellt wurden 2.0.57+ oder 2.1.5+, können Sie den gcloud dataproc operations cancel oder geben Sie eine Dataproc API aus. operations.cancel Anfrage zum Abbrechen eines Scale-Down-Vorgangs für die ordnungsgemäße Außerbetriebnahme.

Sie können den Ressourcennamen einschließlich der ID eines Vorgangs zum Herunterskalieren abrufen, indem Sie gcloud dataproc operations list ausführen oder eine Dataproc API-Anfrage vom Typ operations.list senden.

Wenn Sie eine ordnungsgemäße Außerbetriebnahme abbrechen, gilt Folgendes:

• Worker mit dem Status DECOMMISSIONING werden wieder in Betrieb genommen und sind ACTIVE nach Abschluss des Vorgangs.

• Enthält der Vorgang der Herunterskalierung Labelaktualisierungen, werden die Aktualisierungen werden möglicherweise nicht wirksam.

Hinweis: Das Abbrechen eines Herunterskalierens ist asynchron. Dataproc unternimmt alles, um den Vorgang abzubrechen, aber der Erfolg kann nicht garantiert werden.

So überprüfen Sie den Status des Kündigungsantrags: gcloud dataproc operations describe ausführen oder geben Sie eine Dataproc API aus. operations.get Wenn der Abbruchvorgang erfolgreich ist, wird der Status des inneren Vorgangs markiert. als CANCELLED.