Membuat cluster

Cara membuat cluster Dataproc

Persyaratan:

  • Nama: Nama cluster harus dimulai dengan huruf kecil, diikuti dengan maksimal 51 huruf kecil, angka, dan tanda hubung, serta tidak boleh diakhiri dengan tanda hubung.

  • Region cluster: Anda harus menentukan region Compute Engine untuk cluster, seperti us-east1 atau europe-west1, guna mengisolasi resource cluster, seperti instance VM dan metadata cluster yang disimpan di Cloud Storage, dalam region tersebut.

    • Lihat Endpoint regional untuk informasi selengkapnya tentang endpoint regional.
    • Lihat Region & zona yang tersedia untuk mengetahui informasi tentang cara memilih region. Anda juga dapat menjalankan perintah gcloud compute regions list untuk menampilkan listingan region yang tersedia.
  • Konektivitas: Instance Mesin Virtual Compute Engine (VM) di cluster Dataproc, yang terdiri dari VM master dan worker, memerlukan konektivitas lintas IP internal lengkap. Jaringan VPC default menyediakan konektivitas ini (lihat Konfigurasi Jaringan Cluster Dataproc).

gcloud

Untuk membuat cluster Dataproc di command line, jalankan perintah gcloud dataproc clusters create secara lokal di jendela terminal atau di Cloud Shell.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=REGION

Perintah ini akan membuat cluster dengan setelan layanan Dataproc default untuk instance virtual machine master dan worker, ukuran dan jenis disk, jenis jaringan, region, dan zona tempat cluster di-deploy, serta setelan cluster lainnya. Lihat perintah gcloud dataproc clusters create untuk mengetahui informasi tentang cara menggunakan flag command line guna menyesuaikan setelan cluster.

Membuat cluster dengan file YAML

  1. Jalankan perintah gcloud berikut untuk mengekspor konfigurasi cluster Dataproc yang ada ke dalam file cluster.yaml.
    gcloud dataproc clusters export EXISTING_CLUSTER_NAME \
        --region=REGION \
        --destination=cluster.yaml
    
  2. Buat cluster baru dengan mengimpor konfigurasi file YAML.
    gcloud dataproc clusters import NEW_CLUSTER_NAME \
        --region=REGION \
        --source=cluster.yaml
    

Catatan: Selama operasi ekspor, kolom khusus cluster, seperti nama cluster, kolom khusus output, dan label yang diterapkan secara otomatis akan difilter. Kolom ini tidak diizinkan dalam file YAML yang diimpor yang digunakan untuk membuat cluster.

REST

Bagian ini menunjukkan cara membuat cluster dengan nilai yang diperlukan dan konfigurasi default (1 master, 2 pekerja).

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • project-id: Project ID Google Cloud
  • region: region cluster
  • clusterName: nama cluster

Metode HTTP dan URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/regions/region/clusters

Meminta isi JSON:

{
  "clusterName": "cluster-name",
  "config": {}
}

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
"name": "projects/project-id/regions/region/operations/b5706e31......",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.ClusterOperationMetadata",
    "clusterName": "cluster-name",
    "clusterUuid": "5fe882b2-...",
    "status": {
      "state": "PENDING",
      "innerState": "PENDING",
      "stateStartTime": "2019-11-21T00:37:56.220Z"
    },
    "operationType": "CREATE",
    "description": "Create cluster with 2 workers",
    "warnings": [
      "For PD-Standard without local SSDs, we strongly recommend provisioning 1TB ...""
    ]
  }
}

Konsol

Buka halaman Buat cluster Dataproc di konsol Google Cloud di browser Anda, lalu klik Buat di cluster pada baris Compute Engine di halaman Buat cluster Dataproc di Compute Engine. Panel Siapkan cluster dipilih dengan kolom yang diisi dengan nilai default. Anda dapat memilih setiap panel dan mengonfirmasi atau mengubah nilai default untuk menyesuaikan cluster Anda.

Klik Create untuk membuat cluster. Nama cluster akan muncul di halaman Clusters, dan statusnya akan diperbarui menjadi Berjalan setelah cluster disediakan. Klik nama cluster untuk membuka halaman detail cluster tempat Anda dapat memeriksa tugas, instance, dan setelan konfigurasi untuk cluster Anda, serta terhubung ke antarmuka web yang berjalan di cluster Anda.

Go

  1. Instal library klien.
  2. Siapkan kredensial default aplikasi.
  3. Jalankan kode.
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"io"
    
    	dataproc "cloud.google.com/go/dataproc/apiv1"
    	"cloud.google.com/go/dataproc/apiv1/dataprocpb"
    	"google.golang.org/api/option"
    )
    
    func createCluster(w io.Writer, projectID, region, clusterName string) error {
    	// projectID := "your-project-id"
    	// region := "us-central1"
    	// clusterName := "your-cluster"
    	ctx := context.Background()
    
    	// Create the cluster client.
    	endpoint := region + "-dataproc.googleapis.com:443"
    	clusterClient, err := dataproc.NewClusterControllerClient(ctx, option.WithEndpoint(endpoint))
    	if err != nil {
    		return fmt.Errorf("dataproc.NewClusterControllerClient: %w", err)
    	}
    	defer clusterClient.Close()
    
    	// Create the cluster config.
    	req := &dataprocpb.CreateClusterRequest{
    		ProjectId: projectID,
    		Region:    region,
    		Cluster: &dataprocpb.Cluster{
    			ProjectId:   projectID,
    			ClusterName: clusterName,
    			Config: &dataprocpb.ClusterConfig{
    				MasterConfig: &dataprocpb.InstanceGroupConfig{
    					NumInstances:   1,
    					MachineTypeUri: "n1-standard-2",
    				},
    				WorkerConfig: &dataprocpb.InstanceGroupConfig{
    					NumInstances:   2,
    					MachineTypeUri: "n1-standard-2",
    				},
    			},
    		},
    	}
    
    	// Create the cluster.
    	op, err := clusterClient.CreateCluster(ctx, req)
    	if err != nil {
    		return fmt.Errorf("CreateCluster: %w", err)
    	}
    
    	resp, err := op.Wait(ctx)
    	if err != nil {
    		return fmt.Errorf("CreateCluster.Wait: %w", err)
    	}
    
    	// Output a success message.
    	fmt.Fprintf(w, "Cluster created successfully: %s", resp.ClusterName)
    	return nil
    }
    

Java

  1. Instal library klien.
  2. Siapkan kredensial default aplikasi.
  3. Jalankan kode.
    import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.Cluster;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.ClusterConfig;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.ClusterControllerClient;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.ClusterControllerSettings;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.ClusterOperationMetadata;
    import com.google.cloud.dataproc.v1.InstanceGroupConfig;
    import java.io.IOException;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    
    public class CreateCluster {
    
      public static void createCluster() throws IOException, InterruptedException {
        // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
        String projectId = "your-project-id";
        String region = "your-project-region";
        String clusterName = "your-cluster-name";
        createCluster(projectId, region, clusterName);
      }
    
      public static void createCluster(String projectId, String region, String clusterName)
          throws IOException, InterruptedException {
        String myEndpoint = String.format("%s-dataproc.googleapis.com:443", region);
    
        // Configure the settings for the cluster controller client.
        ClusterControllerSettings clusterControllerSettings =
            ClusterControllerSettings.newBuilder().setEndpoint(myEndpoint).build();
    
        // Create a cluster controller client with the configured settings. The client only needs to be
        // created once and can be reused for multiple requests. Using a try-with-resources
        // closes the client, but this can also be done manually with the .close() method.
        try (ClusterControllerClient clusterControllerClient =
            ClusterControllerClient.create(clusterControllerSettings)) {
          // Configure the settings for our cluster.
          InstanceGroupConfig masterConfig =
              InstanceGroupConfig.newBuilder()
                  .setMachineTypeUri("n1-standard-2")
                  .setNumInstances(1)
                  .build();
          InstanceGroupConfig workerConfig =
              InstanceGroupConfig.newBuilder()
                  .setMachineTypeUri("n1-standard-2")
                  .setNumInstances(2)
                  .build();
          ClusterConfig clusterConfig =
              ClusterConfig.newBuilder()
                  .setMasterConfig(masterConfig)
                  .setWorkerConfig(workerConfig)
                  .build();
          // Create the cluster object with the desired cluster config.
          Cluster cluster =
              Cluster.newBuilder().setClusterName(clusterName).setConfig(clusterConfig).build();
    
          // Create the Cloud Dataproc cluster.
          OperationFuture<Cluster, ClusterOperationMetadata> createClusterAsyncRequest =
              clusterControllerClient.createClusterAsync(projectId, region, cluster);
          Cluster response = createClusterAsyncRequest.get();
    
          // Print out a success message.
          System.out.printf("Cluster created successfully: %s", response.getClusterName());
    
        } catch (ExecutionException e) {
          System.err.println(String.format("Error executing createCluster: %s ", e.getMessage()));
        }
      }
    }

Node.js

  1. Instal library klien.
  2. Siapkan kredensial default aplikasi.
  3. Jalankan kode.
    const dataproc = require('@google-cloud/dataproc');
    
    // TODO(developer): Uncomment and set the following variables
    // projectId = 'YOUR_PROJECT_ID'
    // region = 'YOUR_CLUSTER_REGION'
    // clusterName = 'YOUR_CLUSTER_NAME'
    
    // Create a client with the endpoint set to the desired cluster region
    const client = new dataproc.v1.ClusterControllerClient({
      apiEndpoint: `${region}-dataproc.googleapis.com`,
      projectId: projectId,
    });
    
    async function createCluster() {
      // Create the cluster config
      const request = {
        projectId: projectId,
        region: region,
        cluster: {
          clusterName: clusterName,
          config: {
            masterConfig: {
              numInstances: 1,
              machineTypeUri: 'n1-standard-2',
            },
            workerConfig: {
              numInstances: 2,
              machineTypeUri: 'n1-standard-2',
            },
          },
        },
      };
    
      // Create the cluster
      const [operation] = await client.createCluster(request);
      const [response] = await operation.promise();
    
      // Output a success message
      console.log(`Cluster created successfully: ${response.clusterName}`);

Python

  1. Instal library klien.
  2. Siapkan kredensial default aplikasi.
  3. Jalankan kode.
    from google.cloud import dataproc_v1 as dataproc
    
    def create_cluster(project_id, region, cluster_name):
        """This sample walks a user through creating a Cloud Dataproc cluster
        using the Python client library.
    
        Args:
            project_id (string): Project to use for creating resources.
            region (string): Region where the resources should live.
            cluster_name (string): Name to use for creating a cluster.
        """
    
        # Create a client with the endpoint set to the desired cluster region.
        cluster_client = dataproc.ClusterControllerClient(
            client_options={"api_endpoint": f"{region}-dataproc.googleapis.com:443"}
        )
    
        # Create the cluster config.
        cluster = {
            "project_id": project_id,
            "cluster_name": cluster_name,
            "config": {
                "master_config": {"num_instances": 1, "machine_type_uri": "n1-standard-2"},
                "worker_config": {"num_instances": 2, "machine_type_uri": "n1-standard-2"},
            },
        }
    
        # Create the cluster.
        operation = cluster_client.create_cluster(
            request={"project_id": project_id, "region": region, "cluster": cluster}
        )
        result = operation.result()
    
        # Output a success message.
        print(f"Cluster created successfully: {result.cluster_name}")