Procéder au scaling des clusters Dataproc

Après avoir créé un cluster Cloud Dataproc, vous pouvez définir sur celui-ci un "scaling", c'est-à-dire l'ajuster en augmentant ou en diminuant le nombre de nœuds de calcul primaires ou secondaires qu'il contient. Vous pouvez procéder au scaling d'un cluster Cloud Dataproc à n'importe quel moment, même lorsqu'il contient des tâches en cours d'exécution. Vous ne pouvez pas modifier le type de machine d'un cluster existant (scaling vertical). Pour effectuer un scaling vertical, créez un cluster à l'aide d'un type de machine compatible, puis migrez les tâches vers le nouveau cluster.

Utilisez l'autoscaling Dataproc. Au lieu de procéder au scaling manuel des clusters, activez l'autoscaling pour que Dataproc définisse le nombre approprié de nœuds de calcul pour vos charges de travail.

Pourquoi procéder au scaling d'un cluster Dataproc ?

1. Pour augmenter le nombre de nœuds de calcul et ainsi augmenter la rapidité d'exécution d'une tâche.
2. Pour diminuer le nombre de nœuds de calcul et faire des économies (consultez notamment la section Mise hors service concertée, ce qui permet de ne pas perdre le travail en cours lors de la réduction de la taille d'un cluster).
3. Pour augmenter le nombre de nœuds afin d'étendre l'espace de stockage HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) disponible.

Remarque : Vous ne pouvez pas mettre à l'échelle un cluster à nœud unique.

Comme il est possible de procéder au scaling d'un cluster plusieurs fois, vous pouvez augmenter/diminuer la taille du cluster en une fois, puis diminuer/augmenter sa taille ultérieurement.

Suppression des nœuds de calcul : si vous supprimez des nœuds de calcul de votre cluster, assurez-vous que la nouvelle taille de cluster est suffisante pour gérer votre charge de travail. Dans le cas contraire, vos tâches pourraient prendre plus de temps ou ne plus répondre.

Utiliser le scaling

Vous pouvez procéder au scaling de votre cluster Dataproc de trois manières :

1. Utilisez le gcloud de ligne de commande de la gcloud CLI.
2. Modifiez la configuration du cluster dans la console Google Cloud.
3. Utilisez l'API REST.

Les nœuds de calcul récemment ajoutés à un cluster utiliseront le même type de machine que les nœuds de calcul existants. Par exemple, si un cluster est créé avec des nœuds de calcul utilisant le type de machine n1-standard-8, les nouveaux nœuds de calcul utiliseront également le type de machine n1-standard-8.

Remarque : Cloud Dataproc n'est pas compatible avec le redimensionnement des nœuds de calcul (processeurs virtuels, mémoire, disque persistant) lorsque vous les ajoutez à un cluster.

Vous pouvez ajuster le nombre de nœuds de calcul primaires, le nombre de nœuds de calcul secondaires (préemptifs), ou les deux. Ainsi, si vous ne modifiez que le nombre de nœuds de calcul préemptifs, le nombre de nœuds de calcul primaires reste inchangé.

gcloud

Configuration de la gcloud CLI:vous devez configuration et configuration la gcloud CLI pour utiliser la Google Cloud CLI.

Pour procéder au scaling d'un cluster avec gcloud dataproc clusters update, exécutez la commande suivante :

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

où cluster-name est le nom du cluster à mettre à jour, et new-number-of-workers correspond au nouveau nombre de nœuds de calcul primaires et/ou secondaires. Par exemple, pour procéder au scaling d'un cluster nommé "dataproc-1" afin qu'il exploite cinq nœuds de calcul primaires, exécutez la commande suivante :

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
...

API REST

Consultez la page concernant clusters.patch.

Exemple

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
}

Laissez la console créer votre requête de mise à jour de cluster. : Vous pouvez cliquer sur le lien Equivalent REST (REST équivalent) en bas du menu "Dataproc" de la console Google Cloud Détails du cluster → Page de configuration la console créent une requête API REST PATCH équivalente.

Console

Une fois le cluster créé, vous pouvez le faire évoluer en ouvrant la page Détails du cluster du cluster Console Google Cloud Clusters, Cliquez ensuite sur le bouton Edit (Modifier) dans la section Configuration .

Renseignez une nouvelle valeur dans les champs Worker nodes (Nœuds de calcul) et/ou Preemptible worker nodes (Nœuds de calcul préemptifs). Dans la capture d'écran suivante, ces valeurs ont respectivement été mises à jour sur "5" et "2".

Cliquez sur Enregistrer pour mettre à jour le cluster.

Comment Dataproc sélectionne les nœuds de cluster à supprimer

Sur les clusters créés avec les versions d'image 1.5.83+, 2.0.57+ et 2.1.5+, lorsque vous réduisez la taille d'un cluster, Dataproc tente de minimiser l'impact de la suppression de nœuds sur les applications YARN en cours d'exécution en supprimant d'abord les nœuds inactifs, défaillants et inactifs, puis les nœuds avec le moins de maîtres d'applications YARN et de conteneurs en cours d'exécution.

Mise hors service concertée

Lorsque vous réduisez la taille d'un cluster, le travail en cours peut s'arrêter avant la fin. Si vous utilisez Dataproc 1.2 ou une version ultérieure, vous pouvez utiliser la mise hors service concertée, qui intègre la mise hors service concertée des nœuds YARN pour terminer le travail en cours sur un nœud de calcul avant qu'il soit retiré du cluster Cloud Dataproc.

Remarque : Un nœud de calcul ne peut pas être supprimé d'un cluster tant que l'exécution des applications YARN n'est pas terminée.

Mise hors service concertée et nœuds de calcul secondaires

Le groupe de nœuds de calcul préemptifs (secondaires) continue de provisionner ou de supprimer des nœuds de calcul pour atteindre la taille souhaitée, même après qu'une opération de scaling de cluster a été marquée comme étant terminée. Si vous tentez une mise hors service concertée sur un nœud de calcul secondaire et que vous recevez un message d'erreur semblable au suivant :

"Le groupe de nœuds de calcul secondaire ne peut pas être modifié en dehors de Dataproc. Si vous avez récemment créé ou mis à jour ce cluster, attendez quelques minutes avant de procéder à une mise hors service concertée, afin de permettre à toutes les instances secondaires de rejoindre ou de quitter le cluster. Taille attendue du groupe de nœuds de calcul secondaires : x, taille réelle : y",

attendez quelques minutes, puis répétez la demande de mise hors service concertée.

Sachez également que :

• vous pouvez forcer la mise hors service des nœuds de calcul préemptifs à tout moment ;
• vous pouvez procéder à la mise hors service concertée des nœuds de calcul primaires à tout moment.

Utiliser la mise hors service concertée

La mise hors service concertée Dataproc intègre la mise hors service concertée des nœuds YARN pour terminer le travail en cours sur un nœud de calcul avant qu'il ne soit supprimé du cluster Cloud Dataproc. Par défaut, la mise hors service concertée est désactivée. Vous pouvez l'activer en définissant un délai avant expiration lorsque vous mettez à jour votre cluster dans le but de le délester d'un ou plusieurs nœuds de calcul.

gcloud

Lorsque vous mettez à jour un cluster dans le but de supprimer un ou plusieurs nœuds de calcul, exécutez la commande gcloud dataproc clusters update avec l'option --graceful-decommission-timeout. Les valeurs du délai (chaîne) peuvent être définies sur "0s" (la valeur par défaut ; mise hors service forcée, et non concertée) ou sur une durée positive exprimée par rapport à l'heure actuelle (par exemple, "3s"). La durée maximale est d'1 jour.

Durées : spécifiez une durée pour la mise hors service concertée sous forme de nombre entier non négatif, accompagné de l'un des suffixes suivants en minuscule : "s", "m", "h", ou "d", correspondant respectivement aux secondes, minutes, heures ou jours ("days"). La durée maximale pour la mise hors service concertée est "1d" (un jour). Si vous ne spécifiez aucun suffixe, la valeur est considérée par défaut comme étant exprimée en secondes.

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 ...

API REST

Consultez la section concernant clusters.patch.gracefulDecommissionTimeout. Les valeurs du délai (chaîne) peuvent être définies sur "0" (la valeur par défaut ; mise hors service forcée, et non concertée) ou sur une durée en secondes (par exemple, "3s"). La durée maximale est d'1 jour.

Console

Une fois le cluster créé, vous pouvez sélectionner la désactivation progressive d'un cluster en ouvrant la page Cluster details (Détails du cluster) des clusters de la console Google Cloud, puis cliquez sur le bouton Edit (Modifier) dans l'onglet Configuration.

Dans la section Graceful Decommissioning (Mise hors service concertée), cochez la case "Use graceful decommissioning" (Utiliser la mise hors service concertée), puis sélectionnez une valeur pour le délai.

Cliquez sur Enregistrer pour mettre à jour le cluster.

Annuler une opération de réduction de l'échelle de mise hors service concertée

Sur les clusters Dataproc créés avec les versions d'image 2.0.57+ ou 2.1.5+, vous pouvez exécuter la commande gcloud dataproc operations cancel ou envoyer une requête API Dataproc operations.cancel pour annuler une opération de réduction de l'échelle de mise hors service.

Vous pouvez obtenir le nom de la ressource, y compris l'ID, d'une opération de réduction de l'échelle en exécutant gcloud dataproc operations list ou en envoyant une requête operations.list de l'API Dataproc.

Lorsque vous annulez une opération de réduction de l'échelle de mise hors service concertée :

• Les nœuds de calcul à l'état DECOMMISSIONING sont remis en service et deviennent ACTIVE à la fin de l'annulation de l'opération.

• Si l'opération de réduction de l'échelle inclut des mises à jour de libellés, il est possible qu'elles ne soient pas appliquées.

Remarque :L'annulation d'une opération de scaling à la baisse est asynchrone. Dataproc fait de son mieux pour annuler l'opération, mais la réussite de l'annulation est non garanti.

Pour vérifier l'état de la demande d'annulation, vous pouvez exécuter la commande gcloud dataproc operations describe ou envoyer une requête operations.get de l'API Dataproc. Si l'opération d'annulation aboutit, l'état de l'opération interne est marqué comme "ANNULÉ".