Puoi inviare un job a un cluster Dataproc esistente tramite un'API Dataproc jobs.submit HTTP o programmatica, utilizzando lo strumento a riga di comando gcloud
di Google Cloud in una finestra del terminale locale o in Cloud Shell o dalla Google Cloud Console aperta in un browser locale. Puoi anche SSH nell'istanza master nel cluster, quindi eseguire un job direttamente dall'istanza senza utilizzare il servizio Dataproc.
Come inviare un lavoro
Console
Apri la pagina Invia un job di Dataproc nella console di Google Cloud nel browser.
Esempio di job di Spark
Per inviare un job Spark di esempio, compila i campi nella pagina Invia un job come segue:
- Seleziona il nome del tuo Cluster dall'elenco dei cluster.
- Imposta Tipo di job su
Spark
. - Imposta Classe o jar principale su
org.apache.spark.examples.SparkPi
. - Imposta Argomenti sul singolo argomento
1000
. - Aggiungi
file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
a file jar:file:///
indica uno schema Hadoop LocalFileSystem. Dataproc ha installato/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
sul nodo master del cluster al momento della creazione del cluster.- In alternativa, puoi specificare un percorso Cloud Storage
(
gs://your-bucket/your-jarfile.jar
) o un percorso del file system Hadoop distribuito (hdfs://path-to-jar.jar
) a uno dei tuoi jar.
Fai clic su Invia per avviare il job. Una volta avviato, il job viene aggiunto all'elenco dei job.
![](https://cloud.google.com/static/dataproc/images/submitted-job-list.png?authuser=7&hl=it)
Fai clic sull'ID job per aprire la pagina Job, in cui puoi visualizzare l'output del driver del job. Poiché questo job produce lunghe righe di output che
superano la larghezza della finestra del browser, puoi selezionare la casella Line wrapping (a capo della riga) per mostrare tutto il
testo di output e mostrare il risultato calcolato per pi
.
![](https://cloud.google.com/static/dataproc/images/submitted-job-config.png?authuser=7&hl=it)
Puoi visualizzare l'output del driver del tuo job dalla riga di comando utilizzando il comando
gcloud dataprocjob aspettare
mostrato di seguito (per saperne di più, consulta
Visualizza output del job - gcloud COMMAND).
Copia e incolla il tuo ID progetto come valore per il flag --project
e il tuo ID job (visualizzato nell'elenco dei job) come argomento finale.
gcloud dataproc jobs wait job-id \ --project=project-id \ --region=region
Ecco alcuni snippet dell'output del driver per il job di SparkPi
esempio inviato sopra:
... 2015-06-25 23:27:23,810 INFO [dag-scheduler-event-loop] scheduler.DAGScheduler (Logging.scala:logInfo(59)) - Stage 0 (reduce at SparkPi.scala:35) finished in 21.169 s 2015-06-25 23:27:23,810 INFO [task-result-getter-3] cluster.YarnScheduler (Logging.scala:logInfo(59)) - Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 2015-06-25 23:27:23,819 INFO [main] scheduler.DAGScheduler (Logging.scala:logInfo(59)) - Job 0 finished: reduce at SparkPi.scala:35, took 21.674931 s Pi is roughly 3.14189648 ... Job [c556b47a-4b46-4a94-9ba2-2dcee31167b2] finished successfully. driverOutputUri: gs://sample-staging-bucket/google-cloud-dataproc-metainfo/cfeaa033-749e-48b9-... ...
gcloud
Per inviare un job a un cluster Dataproc, esegui il comando dell'interfaccia a riga di comando gcloud gcloud dataprocJob send localmente in una finestra del terminale o in Cloud Shell.
gcloud dataproc jobs submit job-command \ --cluster=cluster-name \ --region=region \ other dataproc-flags \ -- job-args
- Elenca i
hello-world.py
accessibili pubblicamente in Cloud Storage. Elenco file:gsutil cat gs://dataproc-examples/pyspark/hello-world/hello-world.py
#!/usr/bin/python import pyspark sc = pyspark.SparkContext() rdd = sc.parallelize(['Hello,', 'world!']) words = sorted(rdd.collect()) print(words)
- Inviare il job Pyspark a Dataproc.
Output terminale:gcloud dataproc jobs submit pyspark \ gs://dataproc-examples/pyspark/hello-world/hello-world.py \ --cluster=cluster-name \ --region=region
Waiting for job output... … ['Hello,', 'world!'] Job finished successfully.
- Esegui l'esempio SparkPi preinstallato sul nodo master del cluster Dataproc.
Output terminale:gcloud dataproc jobs submit spark \ --cluster=cluster-name \ --region=region \ --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \ --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \ -- 1000
Job [54825071-ae28-4c5b-85a5-58fae6a597d6] submitted. Waiting for job output… … Pi is roughly 3.14177148 … Job finished successfully. …
REST &AM; LINEA CMD
Questa sezione mostra come inviare un job Spark per calcolare il valore approssimativo di pi
utilizzando l'API Dataproc jobs.submit.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: ID progetto GCP
- region: regione del cluster
- clusterName: nome del cluster
Metodo HTTP e URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/regions/region/jobs:submit
Corpo JSON richiesta:
{ "job": { "placement": { "clusterName": "cluster-name" }, }, "sparkJob": { "args": [ "1000" ], "mainClass": "org.apache.spark.examples.SparkPi", "jarFileUris": [ "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar" ] } } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "reference": { "projectId": "project-id", "jobId": "job-id" }, "placement": { "clusterName": "cluster-name", "clusterUuid": "cluster-Uuid" }, "sparkJob": { "mainClass": "org.apache.spark.examples.SparkPi", "args": [ "1000" ], "jarFileUris": [ "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar" ] }, "status": { "state": "PENDING", "stateStartTime": "2020-10-07T20:16:21.759Z" }, "jobUuid": "job-Uuid" }
Java
Python
Go
Node.js
Invia un job direttamente nel cluster
Se vuoi eseguire un job direttamente sul tuo cluster senza utilizzare il servizio Dataproc, SSH nel nodo master del cluster, quindi esegui il job sul nodo master.
Dopo aver stabilito una connessione SSH all'istanza master della VM, esegui i comandi in una finestra del terminale sul nodo master del cluster per:
- Apri una shell Spark.
- Esegui un semplice job Spark per contare il numero di righe in un file Python (sette righe) all'interno di un file Cloud Storage accessibile pubblicamente.
Esci dalla shell.
user@cluster-name-m:~$ spark-shell ... scala> sc.textFile("gs://dataproc-examples" + "/pyspark/hello-world/hello-world.py").count ... res0: Long = 7 scala> :quit
Eseguire job bash su Dataproc
Ti consigliamo di eseguire uno script bash come job Dataproc perché i motori in uso non sono supportati come tipo di job Dataproc di primo livello oppure perché devi eseguire un'ulteriore configurazione o calcolare gli argomenti prima di avviare un job utilizzando hadoop
o spark-submit
dallo script.
Esempio di Maiale
Supponiamo che tu abbia copiato uno script bash hello.sh in Cloud Storage:
gsutil cp hello.sh gs://${BUCKET}/hello.sh
Poiché il comando pig fs
utilizza i percorsi Hadoop, copia lo script da Cloud Storage in una destinazione specificata come file:///
per assicurarti che sia sul file system locale anziché HDFS. I comandi sh
successivi fanno riferimento automaticamente al file system locale e non richiedono il prefisso file:///
.
gcloud dataproc jobs submit pig --cluster=${CLUSTER} --region=${REGION} \
-e='fs -cp -f gs://${BUCKET}/hello.sh file:///tmp/hello.sh; sh chmod 750 /tmp/hello.sh; sh /tmp/hello.sh'
In alternativa, poiché i job Dataproc inviano l'argomento --jars
per le fasi di un file in una directory temporanea creata per la durata del job, puoi specificare lo script della shell Cloud Storage come argomento --jars
:
gcloud dataproc jobs submit pig --cluster=${CLUSTER} --region=${REGION} \
--jars=gs://${BUCKET}/hello.sh \
-e='sh chmod 750 ${PWD}/hello.sh; sh ${PWD}/hello.sh'
Tieni presente che l'argomento --jars
può anche fare riferimento a uno script locale:
gcloud dataproc jobs submit pig --cluster=${CLUSTER} --region=${REGION} \
--jars=hello.sh \
-e='sh chmod 750 ${PWD}/hello.sh; sh ${PWD}/hello.sh'