Dataproc 支持基于 Compute Engine 区域的区域端点。创建 Dataproc 集群时，您必须指定区域（例如“us-east1”或“europe-west1”）。Dataproc 将在指定区域内的一个可用区内隔离集群资源（例如虚拟机实例、Cloud Storage 和元数据存储）。
创建集群时，您可以选择指定集群所在区域内的可用区，例如“us-east1-a”或“europe-west1-b”。如果您未指定可用区，Dataproc 自动选择可用区将在您指定的集群区域内选择一个可用区来放置集群资源。
区域命名空间与 Dataproc 资源 URI 的 /regions/REGION 细分相对应（例如，集群 networkUri）。
区域性端点语义
区域性端点名称遵循基于 Compute Engine 区域的标准命名约定。例如，美国中部区域的名称为 us-central1，西欧区域的名称为 europe-west1。运行 gcloud compute regions list 命令以查看可用区域的列表。
创建集群
gcloud
创建集群时，请使用必需的 --region 标志指定区域。
gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \ --region=REGION \ other args ...
REST API
在 clusters.create 请求中使用 REGION 网址参数指定集群区域。
gRPC
使用以下模式将客户端传输地址设置为区域端点：
REGION-dataproc.googleapis.com
Python (google-cloud-python) 示例：
from google.cloud import dataproc_v1
from google.cloud.dataproc_v1.gapic.transports import cluster_controller_grpc_transport
transport = cluster_controller_grpc_transport.ClusterControllerGrpcTransport(
address='us-central1-dataproc.googleapis.com:443')
client = dataproc_v1.ClusterControllerClient(transport)
project_id = 'my-project'
region = 'us-central1'
cluster = {...}Java (google-cloud-java) 示例：
ClusterControllerSettings settings =
ClusterControllerSettings.newBuilder()
.setEndpoint("us-central1-dataproc.googleapis.com:443")
.build();
try (ClusterControllerClient clusterControllerClient = ClusterControllerClient.create(settings)) {
String projectId = "my-project";
String region = "us-central1";
Cluster cluster = Cluster.newBuilder().build();
Cluster response =
clusterControllerClient.createClusterAsync(projectId, region, cluster).get();
}控制台
在 Google Cloud 控制台中的 Dataproc 创建集群页面上“设置集群”面板的“位置”部分中，指定 Dataproc 区域。