Para mitigar os efeitos da indisponibilidade de VMs especificadas pelo utilizador em regiões específicas em momentos específicos (esgotamentos de stock), o Dataproc permite-lhe pedir a criação de um partial cluster
especificando um número mínimo de trabalhadores principais aceitável para permitir a criação de clusters.
Cluster padrão | Cluster parcial |
---|---|
Se não for possível criar e inicializar um ou mais trabalhadores principais, a criação do cluster falha. Os workers criados continuam a ser executados e a gerar custos até serem eliminados pelo utilizador. | Se for possível criar o número mínimo especificado de trabalhadores, o cluster é criado. Os trabalhadores com falhas (não inicializados) são eliminados e não incorrem em cobranças. Se não for possível criar e inicializar o número mínimo especificado de trabalhadores, o cluster não é criado. Os trabalhadores que são criados não são eliminados para permitir a depuração. |
O tempo de criação de clusters é otimizado. | Pode ocorrer um tempo de criação de clusters mais longo, uma vez que todos os nós têm de comunicar o estado de aprovisionamento. |
Clusters de nó único estão disponíveis para criação. | Os clusters de nó único não estão disponíveis para criação. |
Escala automática
Use a autoscaling com a criação parcial de clusters para garantir que o número alvo (total) de trabalhadores principais é criado. O redimensionamento automático tenta adquirir trabalhadores com falhas em segundo plano se a carga de trabalho os exigir.
Segue-se um exemplo de uma política de escalamento automático que tenta novamente até que o número total de instâncias de trabalhadores principais atinja um tamanho alvo de 10.
Os valores minInstances
e maxInstances
da política correspondem ao número mínimo e total de trabalhadores principais especificados no momento da criação do cluster (consulte o artigo Crie um cluster parcial).
Definir o valor scaleDownFactor
como 0 impede a redução da escala do cluster de 10 para 8 e ajuda a manter o número de trabalhadores no limite máximo de 10 trabalhadores.
workerConfig:
minInstances: 8
maxInstances: 10
basicAlgorithm:
cooldownPeriod: 2m
yarnConfig:
scaleUpFactor: 1
scaleDownFactor: 0
gracefulDecommissionTimeout: 1h
Crie um cluster parcial
Pode usar a CLI Google Cloud ou a API Dataproc para criar um cluster parcial do Dataproc.
gcloud
Para criar um cluster parcial do Dataproc na linha de comandos, execute o comando gcloud dataproc clusters create
seguinte localmente numa janela de terminal ou no Cloud Shell.
gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \ --project=PROJECT \ --region=REGION \ --num-workers=NUM_WORKERS \ --min-num-workers=MIN_NUM_WORKERS \ other args ...
Substitua o seguinte:
- CLUSTER_NAME: O nome do cluster tem de começar com uma letra minúscula, seguida de até 51 letras minúsculas, números e hífenes, e não pode terminar com um hífen.
- PROJECT: especifique o projeto associado ao cluster de tarefas.
- REGION: especifique a região do Compute Engine onde o cluster de tarefas vai estar localizado.
- NUM_WORKERS: o número total de trabalhadores principais no cluster a criar, se disponível.
- MIN_NUM_WORKERS: o número mínimo de trabalhadores principais a criar se não for possível criar o número total de trabalhadores especificado (
NUM_WORKERS
). A criação do cluster falha se não for possível criar este número mínimo de trabalhadores principais (os trabalhadores criados não são eliminados para permitir a depuração). Se esta flag for omitida, é tentada a criação de um cluster padrão com o número total de trabalhadores principais (NUM_WORKERS
).
REST
Para criar um cluster parcial do Dataproc, especifique o número mínimo de trabalhadores principais no campo
workerConfig.minNumInstances
como parte de um pedido clusters.create.
Apresente o número de trabalhadores aprovisionados
Depois de criar um cluster, pode executar o seguinte comando da CLI gcloud para listar o número de trabalhadores, incluindo quaisquer trabalhadores secundários, aprovisionados no seu cluster.
gcloud dataproc clusters list \ --project=PROJECT \ --region=REGION \ --filter=clusterName=CLUSTER_NAME