Los clústeres de Dataproc se pueden aprovisionar con una imagen personalizada que incluya paquetes ya instalados de un usuario. En los pasos que se indican a continuación, se explica cómo crear una imagen personalizada y, luego, instalarla en un clúster de Dataproc.
Notas:
- Las instrucciones de este documento se aplican solo a sistemas operativos de Linux. Es posible que otros sistemas operativos sean compatibles con versiones de Dataproc futuras.
- Las compilaciones de imágenes personalizadas requieren comenzar desde una imagen base de Dataproc ( Imágenes base de Debian, Rocky Linux y Ubuntu ).
- Uso de componentes opcionales: De forma predeterminada, las imágenes personalizadas heredan todos los componentes opcionales de Dataproc (paquetes y configuraciones del SO) de sus imágenes base. Puedes personalizar las versiones y configuraciones de paquetes predeterminadas del SO, pero debes especificar el nombre del componente opcional cuando crees tu clúster (por ejemplo, mediante la ejecución del comando
gcloud dataproc clusters create --optional-components=COMPONENT_NAME
[Consulta Agrega componentes opcionales]). Si el nombre del componente no se especifica cuando creas el clúster, se borrará el componente (incluidos los paquetes y las configuraciones del SO personalizados).
Antes de comenzar
Configura tu proyecto
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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Enable the Dataproc API, Compute Engine API, and Cloud Storage APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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Enable the Dataproc API, Compute Engine API, and Cloud Storage APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
- Instala Python 3.11 y versiones posteriores.
- Prepara una secuencia de comandos de personalización que instale paquetes personalizados o
actualice la configuración, por ejemplo:
#! /usr/bin/bash apt-get -y update apt-get install python-dev apt-get install python-pip pip install numpy
Crea un depósito de Cloud Storage en tu proyecto
- In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
- Click Create bucket.
- On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next
step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
-
For Choose where to store your data, do the following:
- Select a Location type option.
- Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
- Click Create.
Genera una imagen personalizada
Usará generate_custom_image.py, un programa de Python para crear una imagen personalizada de Dataproc.
Cómo funciona
El programa generate_custom_image.py
inicia una instancia de VM de Compute Engine temporal con la imagen base de Dataproc especificada y, luego, ejecuta la secuencia de comandos de personalización dentro de la instancia de VM para instalar paquetes personalizados o actualizar configuraciones. Cuando finaliza la secuencia de comandos de personalización, se cierra la instancia de VM y se crea una imagen personalizada de Dataproc a partir del disco de la instancia de VM. La VM temporal se borra después de
se crea una imagen personalizada. La imagen personalizada se guarda y se puede usar para crear clústeres de Dataproc.
El programa generate_custom_image.py
usa gcloud CLI
para ejecutar flujos de trabajo de varios pasos en Compute Engine.
Ejecuta el código
Bifurca o clona los archivos en GitHub en Imágenes personalizadas de Dataproc.
Luego, ejecuta el programa generate_custom_image.py
para que Dataproc genere y guarde tu imagen personalizada.
python3 generate_custom_image.py \ --image-name=CUSTOM_IMAGE_NAME \ [--family=CUSTOM_IMAGE_FAMILY_NAME] \ --dataproc-version=IMAGE_VERSION \ --customization-script=LOCAL_PATH \ --zone=ZONE \ --gcs-bucket=gs://BUCKET_NAME \ [--no-smoke-test]
Marcas necesarias
--image-name
: Es el nombre de salida de tu imagen personalizada. Nota: El nombre de la imagen debe coincidir con la regex[a-z](?:[-a-z0-9]{0,61}[a-z0-9])
, por ejemplo, sin guiones bajos ni espacios, y deben tener menos de 64 caracteres.--dataproc-version
: Es la versión de imagen de Dataproc que se usará. en tu imagen personalizada. Especifica la versión en formato “x.y.z-os” o “x.y.z-rc-os”, por ejemplo, “2.0.69-debian10”.--customization-script
: una ruta de acceso local a tu secuencia de comandos que la herramienta ejecutará para instalar tus paquetes personalizados o realizar otras personalizaciones. Ten en cuenta que esta secuencia de comandos solo se ejecuta en la VM temporal que se usa para crear la imagen personalizada. Puedes especificar una secuencia de comandos de inicialización diferente para cualquier otra acción de inicialización que quieras realizar cuando creas un clúster con tu imagen personalizada.--zone
: la zona de Compute Engine en la quegenerate_custom_image.py
creará una VM temporal que usará para crear tu imagen personalizada.--gcs-bucket
: Es un URI, en el formatogs://BUCKET_NAME
, que apunta al bucket de Cloud Storage que creaste en Crea un bucket de Cloud Storage en tu proyecto.generate_custom_image.py
escribirá los archivos de registro en este bucket.
Marcas opcionales:
--family
: Es la familia de imágenes de la imagen. Las familias de imágenes se usan para agrupar imágenes similares y se pueden usar cuando se crea un clúster como un puntero a la imagen más reciente de la familia. Por ejemplo, “custom-1-5-debian10”.--no-smoke-test
: esta es una marca opcional que inhabilita las pruebas de humo en el recién creada. La prueba de humo crea una prueba de Dataproc con la imagen recién compilada, ejecuta un trabajo pequeño y, luego, borra clúster al final de la prueba. La prueba de humo se ejecuta de forma predeterminada para verificar que la imagen personalizada recién creada pueda crear un clúster de Dataproc funcional. Si inhabilitas este paso con la marca--no-smoke-test
, se acelerará el proceso el proceso de compilación de la imagen personalizada, pero no se recomienda su uso.--subnet
: Es la subred que se usará para crear la VM. que compila la imagen personalizada de Dataproc. Si tu proyecto forma parte de Una VPC compartida, debes especificar la URL de la subred completa en el siguiente formato:projects/HOST_PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET
.
Para ver una lista de marcas opcionales adicionales, consulta Argumentos opcionales en GitHub.
Si generate_custom_image.py
funciona correctamente, el imageURI
de la imagen personalizada
, en el resultado de la ventana de terminal (el imageUri
completo se muestra en negrita a continuación):
... managedCluster: clusterName: verify-image-20180614213641-8308a4cd config: gceClusterConfig: zoneUri: ZONE masterConfig: imageUri: https://www.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME ... INFO:__main__:Successfully built Dataproc custom image: CUSTOM_IMAGE_NAME INFO:__main__: ##################################################################### WARNING: DATAPROC CUSTOM IMAGE 'CUSTOM_IMAGE_NAME' WILL EXPIRE ON 2018-07-14 21:35:44.133000. #####################################################################
Etiquetas de versión con imágenes personalizadas para usuarios avanzados
Cuando usas la herramienta de imagen personalizada estándar de Dataproc, esta configura automáticamente una etiqueta goog-dataproc-version
obligatoria en la imagen personalizada creada. La etiqueta refleja las capacidades de las funciones y los protocolos que usan
Dataproc para administrar el software de la imagen.
Los usuarios avanzados que usan su propio proceso para crear una imagen personalizada de Dataproc deben agregar la etiqueta manualmente a su imagen personalizada, de la siguiente manera:
Extrae la etiqueta
goog-dataproc-version
de la imagen base de Dataproc que se usó para crear la imagen personalizada.gcloud compute images describe ${BASE_DATAPROC_IMAGE} \ --project cloud-dataproc \ --format="value(labels.goog-dataproc-version)"
Establece la etiqueta en la imagen personalizada.
gcloud compute images add-labels IMAGE_NAME --labels=[KEY=VALUE,...]
Usar una imagen personalizada
La imagen personalizada se especifica cuando creas un clúster de Dataproc. Una imagen personalizada se guarda en Imágenes de Cloud Compute y es válida para crear un clúster de Dataproc por 365 días desde la fecha de su creación (consulta Cómo crear un clúster con una imagen personalizada vencida si quieres usar una imagen después de la fecha de vencimiento de 365 días).
URI de la imagen personalizada
Pasa el imageUri
de la imagen personalizada a la operación de creación de clúster.
Este URI se puede especificar de alguna de las tres formas a continuación:
- URI completo:
https://www.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/global/images/`gs://`BUCKET_NAME`
- URI parcial:
projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME
- Nombre corto: CUSTOM_IMAGE_NAME
Las imágenes personalizadas también se pueden especificar por su URI de familia, que siempre elige la imagen más reciente dentro de la familia de imágenes.
- URI completo:
https://www.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/global/images/family/CUSTOM_IMAGE_FAMILY_NAME/var>
- URI parcial:
projects/PROJECT_ID/global/images/family/CUSTOM_IMAGE_FAMILY_NAME
Cómo encontrar el URI de la imagen personalizada
Comando de gcloud
Ejecute el siguiente comando gcloud
para generar una lista de los nombres de sus imágenes personalizadas:
gcloud compute images list
Pasa el nombre de tu imagen personalizada al siguiente comando de gcloud
para enumerar el URI (selfLink
) de tu imagen personalizada:
gcloud compute images describe custom-image-name
... name: CUSTOM_IMAGE_NAME selfLink: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME ...
Console
- Abre el Compute Engine→Imágenes en la consola de Google Cloud y haz clic en el nombre de la imagen. Puedes insertar una consulta en el cuadro de texto para filtrar imágenes a fin de limitar el número de imágenes que se muestran.
- Se abre la página de detalles de imágenes. Haz clic en Equivalent REST (REST equivalente).
- La respuesta de REST enumera información adicional sobre la imagen, incluido el
selfLink
, que es el URI de la imagen.{ ... "name": "my-custom-image", "selfLink": "projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME", "sourceDisk": ..., ... }
Crea un clúster con una imagen personalizada
Puedes crear un clúster con
nodos principales y trabajadores que usan una imagen personalizada con la línea de comandos de gcloud
la API de Dataproc o la consola de Google Cloud.
Comando de gcloud
Puedes crear un clúster de Dataproc con una imagen personalizada mediante el comando de creación de clústeres de Dataproc con la marca--image
.
Ejemplo:
gcloud dataproc clusters create CLUSTER-NAME \ --image=CUSTOM_IMAGE_URI \ --region=REGION \ ... other flags ...
API de REST
Puedes crear un clúster con una imagen personalizada si especificas el URI de imagen personalizada en el campo InstanceGroupConfig.imageUri en el objetomasterConfig
, workerConfig
y, si corresponde, secondaryWorkerConfig
en una solicitud a la API cluster.create.Ejemplo: solicitud REST para crear un clúster de Dataproc estándar (un nodo maestro y dos trabajadores) con una imagen personalizada.
POST /v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/ { "clusterName": "CLUSTER_NAME", "config": { "masterConfig": { "imageUri": "projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME" }, "workerConfig": { "imageUri": "projects/PROJECT_ID/global/images/CUSTOM_IMAGE_NAME" } } }
Console
- En la consola de Google Cloud, abre Dataproc Crea un clúster . Se selecciona el panel Configurar clúster.
- En la sección Control de versiones, haz clic en CAMBIAR. Selecciona la pestaña IMAGEN PERSONALIZADA, elige la imagen personalizada que quieres usar para tu clúster de Dataproc y, luego, haz clic en SELECT.
Cuando envías el formulario Crear un clúster, las VM de tu clúster se aprovisionarán con la imagen personalizada seleccionada.
Anula las propiedades del clúster de Dataproc con una imagen personalizada
Puedes usar imágenes personalizadas para reemplazar propiedades del clúster se establecen durante la creación del clúster. Si un usuario crea un clúster con tu imagen personalizada, pero establece propiedades de clúster diferentes de las que estableciste con tu imagen personalizada, la configuración de propiedades del clúster de tu imagen personalizada tendrá prioridad.
Para establecer las propiedades del clúster con tu imagen personalizada, haz lo siguiente:
- En la secuencia de comandos de personalización de la imagen personalizada, crea un archivo
dataproc.custom.properties
en/etc/google-dataproc
y, luego, establece los valores de propiedad del clúster en el archivo.- Contenido de archivo
dataproc.custom.properties
de muestra:dataproc.conscrypt.provider.enable=VALUE dataproc.logging.stackdriver.enable=VALUE
- Contenido de archivo
Ejemplo de fragmento de creación de archivos de secuencia de comandos de personalización para anular dos del clúster:
cat <<EOF >/etc/google-dataproc/dataproc.custom.properties dataproc.conscrypt.provider.enable=true dataproc.logging.stackdriver.enable=false EOF
Cómo crear un clúster con una imagen personalizada vencida
De forma predeterminada, las imágenes personalizadas caducan 365 días después de la fecha de creación de la imagen. Puedes crear un clúster que use una imagen personalizada vencida si completas los pasos a continuación.
Intenta crear un clúster de Dataproc con una imagen personalizada vencida o una imagen personalizada que vencerá dentro de 10 días.
gcloud dataproc clusters create CLUSTER-NAME \ --image=CUSTOM-IMAGE-NAME \ --region=REGION \ ... other flags ...
gcloud CLI emitirá un mensaje de error que incluye las nombre de la propiedad del clúster
dataproc:dataproc.custom.image.expiration.token
y el valor del token. Copia la cadena de “valor del token” al portapapeles.dataproc:dataproc.custom.image.expiration.token=TOKEN_VALUE
Usa la CLI de gcloud para volver a crear el clúster de Dataproc y agrega el "valor del token" copiado anteriormente como una propiedad del clúster.
gcloud dataproc clusters create CLUSTER-NAME \ --image=CUSTOM-IMAGE-NAME \ --properties=dataproc:dataproc.custom.image.expiration.token=TOKEN_VALUE \ --region=REGION \ ... other flags ...
La creación del clúster con la imagen personalizada debería tener éxito.