Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Einzelknotencluster sind Dataproc-Cluster mit nur einem Knoten. Der einzelne Knoten fungiert als Master und Worker für den Dataproc-Cluster. Obwohl Einzelknotencluster nur einen Knoten haben, sind die meisten Dataproc-Konzepte und -Funktionen weiter relevant. Ausnahmen sind in der Liste unten aufgeführt.
Dataproc-Cluster mit nur einem Knoten können in vielen Situationen sinnvoll sein:
Beim Testen neuer Versionen von Spark und Hadoop sowie anderen Open-Source-Komponenten
Beim Erstellen von PoC-Demonstrationen (Proof of Concept)
Leichtere Projekte im Bereich Data Science
Nicht kritische Datenverarbeitung in kleinem Umfang
Schulungen zum Spark- und Hadoop-Ökosystem
Semantik von Clustern mit einzelnem Knoten
Die folgende Semantik bezieht sich auf Dataproc-Cluster mit nur einem Knoten.
Cluster mit nur einem Knoten werden auf dieselbe Weise wie Dataproc-Cluster mit mehreren Knoten konfiguriert und umfassen Dienste wie HDFS und YARN.
Bei Clustern mit einem einzelnen Knoten werden 0 Worker angezeigt, da der einzelne Knoten sowohl als Master als auch als Worker fungiert.
Cluster mit nur einem Knoten erhalten Hostnamen gemäß dem Muster clustername-m.
Mit diesem Hostnamen können Sie eine SSH-Verbindung oder eine Verbindung zur Web-UI auf dem Knoten erstellen.
Cluster mit einzelnem Knoten können nicht auf Cluster mit mehreren Knoten aufgerüstet werden. Cluster mit einzelnem Knoten sind nach ihrer Erstellung auf einen einzigen Knoten beschränkt. Cluster mit mehreren Knoten können nicht auf Cluster mit einzelnem Knoten herunterskaliert werden.
Beschränkungen
Cluster mit einem einzelnen Knoten werden nicht für die parallele Datenverarbeitung in großem Umfang empfohlen. Wenn Sie die Ressourcen für einen Cluster mit nur einem Knoten überschreiten, wird ein Dataproc-Cluster mit mehreren Knoten empfohlen.
Cluster mit einem einzelnen Knoten werden nicht mit hoher Verfügbarkeit angeboten, da der Cluster nur einen Knoten enthält.
Cluster mit einzelnem Knoten können keine VMs auf Abruf verwenden.
Cluster mit einem einzelnen Knoten erstellen
gcloud-Befehl
Sie können Dataproc-Cluster mit nur einem Knoten mit dem gcloud-Befehlszeilentool erstellen. Um einen Cluster mit nur einem Knoten zu erstellen, übergeben Sie das Flag --single-node an den Befehl gcloud dataproc clusters create.
Sie können Einzelknotencluster über die Dataproc REST API mithilfe der Anfrage clusters.create erstellen. Gehen Sie beim Erstellen der Anfrage so vor:
Fügen Sie der SoftwareConfig der Clusteranfrage das Attribut "dataproc:dataproc.allow.zero.workers":"true" hinzu.
Senden Sie keine Werte für workerConfig und secondaryWorkerConfig (siehe ClusterConfig).
Konsole
Sie können einen Cluster mit einem einzelnen Knoten erstellen. Dazu wählen Sie im Bereich „Clustertyp“ des Steuerfelds Cluster erstellen die Option „Einzelner Knoten (1 Haupt, 0 Worker)“ aus.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eSingle node Dataproc clusters utilize a single node as both the master and worker, simplifying cluster management for certain use cases.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese clusters are useful for tasks like testing new Spark/Hadoop versions, creating proof-of-concept demos, lightweight data science, small-scale data processing, and educational purposes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile most Dataproc features apply, single node clusters lack high-availability and do not support preemptible VMs or scaling to multi-node setups.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSingle node clusters can be created using the \u003ccode\u003egcloud\u003c/code\u003e command-line tool with the \u003ccode\u003e--single-node\u003c/code\u003e flag, the Dataproc REST API with specific configurations, or the Google Cloud console by choosing the "Single Node" cluster type.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSingle node clusters are not suitable for large-scale data processing, as they are limited by the resources of a single node.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Single node clusters are Dataproc clusters with only one node. This single\nnode acts as the master and worker for your\nDataproc cluster. While single\nnode clusters only have one node, most Dataproc concepts and features\nstill apply, except those [listed below](#limitations).\n\nThere are a number of situations where single node Dataproc clusters can\nbe useful, including:\n\n- Trying out new versions of Spark and Hadoop or other open source components\n- Building proof-of-concept (PoC) demonstrations\n- Lightweight data science\n- Small-scale non-critical data processing\n- Education related to the Spark and Hadoop ecosystem\n\nSingle node cluster semantics\n\nThe following semantics apply to single node Dataproc clusters:\n\n- Single node clusters are configured the same as multi node Dataproc clusters, and include services such as HDFS and YARN.\n- Single node clusters report as master nodes for [initialization actions](/dataproc/docs/concepts/configuring-clusters/init-actions).\n- Single node clusters show 0 workers since the single node acts as both master and worker.\n- Single node clusters are given hostnames that follow the pattern `clustername-m`. You can use this hostname to SSH into or connect to a [web UI](/dataproc/docs/concepts/accessing/cluster-web-interfaces) on the node.\n- Single node clusters cannot be upgraded to multi node clusters. Once created, single node clusters are restricted to one node. Similarly, multi node clusters cannot be scaled down to single node clusters.\n\nLimitations\n\n- Single node clusters are not recommended for large-scale parallel data\n processing. If you exceed the resources on a single node cluster, a multi node\n Dataproc cluster is recommended.\n\n- Single node clusters are not available with\n [high-availability](/dataproc/docs/concepts/configuring-clusters/high-availability)\n since there is only one node in the cluster.\n\n- Single node clusters cannot use [preemptible VMs](/dataproc/docs/concepts/compute/preemptible-vms).\n\nCreate a single node cluster \n\ngcloud command\n\n\nYou can create a single node Dataproc cluster using the `gcloud`\ncommand-line tool. To create a single node cluster, pass the\n`--single-node` flag to the\n[`gcloud dataproc clusters create`](/sdk/gcloud/reference/dataproc/clusters/create)\ncommand. \n\n```\ngcloud dataproc clusters create cluster-name \\\n --region=region \\\n --single-node \\\n ... other args\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nREST API\n\n\nYou can create a single node cluster through the\n[Dataproc REST API](/dataproc/docs/reference/rest) using a\n[clusters.create](/dataproc/docs/reference/rest/v1/projects.regions.clusters/create)\nrequest. When making this request, you must:\n\n1. Add the property `\"dataproc:dataproc.allow.zero.workers\":\"true\"` to the [SoftwareConfig](/dataproc/docs/reference/rest/v1/ClusterConfig#SoftwareConfig) of the cluster request.\n2. Don't submit values for `workerConfig` and `secondaryWorkerConfig` (see [ClusterConfig](/dataproc/docs/reference/rest/v1/ClusterConfig)).\n\n| To examine and construct the JSON body of a Dataproc API clusters create request, open the Dataproc [Create a cluster](https://console.cloud.google.com/dataproc/clustersAdd) page, fill in the applicable fields, then click the **Equivalent REST** button at the bottom of the left panel to view the POST request with the completed JSON request body.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nConsole\n\n\nYou can create a single node cluster by selecting \"Single Node\n(1 master, 0 workers)\" on the Cluster type section of\nthe Set up cluster panel on the Dataproc\n[Create a cluster](https://console.cloud.google.com/dataproc/clustersAdd)\npage."]]
