Créer un cluster Dataproc à l'aide de la console Google Cloud
Cette page explique comment utiliser la console Google Cloud pour créer un cluster Dataproc, exécuter un job Apache Spark de base dans le cluster, puis modifier le nombre de nœuds de calcul dans le cluster.
Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la console Google Cloud, cliquez sur Visite guidée :
Avant de commencer
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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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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.
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Activez l'API Dataproc
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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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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.
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Activez l'API Dataproc
Créer un cluster
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Dataproc Clusters.
Cliquez sur Créer un cluster.
Dans la boîte de dialogue Créer un cluster Dataproc, sur la ligne Cluster sur Compute Engine, cliquez sur le bouton Créer.
Dans le champ Cluster Name (Nom du cluster), saisissez
example-cluster
.Dans les listes Région et Zone, sélectionnez une région et une zone.
Sélectionnez une région (par exemple,
us-east1
oueurope-west1
) pour isoler les ressources, telles que les instances de machines virtuelles (VM), Cloud Storage et les emplacements de stockage de métadonnées utilisés par Dataproc dans la région. Pour en savoir plus, consultez les sections Régions et zones disponibles et Points de terminaison régionaux.Pour toutes les autres options, utilisez les paramètres par défaut.
Pour créer le cluster, cliquez sur Créer.
Votre nouveau cluster s'affiche dans une liste sur la page Clusters. L'état est Provisioning (Provisionnement) jusqu'à ce que le cluster soit prêt à être utilisé, puis l'état passe à Running (En cours d'exécution). Le provisionnement du cluster peut prendre quelques minutes.
Envoyer une tâche Spark
Envoyez un job Spark qui estime une valeur de Pi:
- Dans le menu de navigation Dataproc, cliquez sur Jobs (Tâches).
Sur la page Jobs (Tâches), cliquez sur
Submit job (Envoyer une tâche), puis procédez comme suit:- Dans le champ Cluster, cliquez sur Parcourir.
- Sur la ligne
example-cluster
, cliquez sur Sélectionner. - Dans le champ ID de tâche, utilisez le paramètre par défaut ou indiquez un ID propre à votre projet Google Cloud.
- Dans le champ Job type (Type de tâche), sélectionnez Spark.
- Dans le champ Main class or jar (Classe principale ou fichier JAR), saisissez
org.apache.spark.examples.SparkPi
. - Dans le champ Fichiers JAR, saisissez
file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
. Dans le champ Arguments, saisissez
1000
pour définir le nombre de tâches.Cliquez sur Envoyer.
Votre job s'affiche sur la page Informations sur le job. L'état de la tâche indique Running (En cours d'exécution) ou Starting (Démarrage). Une fois envoyée, elle passe à l'état Succeeded (Réussie).
Pour éviter de faire défiler la sortie, cliquez sur Line wrap: off (Retour à la ligne : off). Le résultat ressemble à ce qui suit :
Pi is roughly 3.1416759514167594
Pour afficher les détails du job, cliquez sur l'onglet Configuration.
Mettre à jour un cluster
Mettez à jour votre cluster en modifiant le nombre d'instances de nœuds de calcul:
- Dans le menu de navigation, cliquez sur Clusters.
- Dans la liste des clusters, cliquez sur
example-cluster
. Sur la page Détails du cluster, cliquez sur l'onglet Configuration.
Les paramètres de votre cluster s'affichent.
Cliquez sur
Modifier.Dans le champ Nœuds de calcul, saisissez
5
.Cliquez sur Enregistrer.
Votre cluster est maintenant mis à jour. Pour réduire le nombre de nœuds de calcul à la valeur d'origine, suivez la même procédure.
Effectuer un nettoyage
Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page soient facturées sur votre compte Google Cloud, procédez comme suit :
- Sur la page Détails du cluster de
example-cluster
, cliquez sur Supprimer pour supprimer le cluster. - Pour confirmer la suppression du cluster, cliquez sur Supprimer.
Étapes suivantes
- Suivez ce guide de démarrage rapide en utilisant d'autres outils :
- Découvrez comment définir des règles de pare-feu robustes lorsque vous créez un projet.
- Découvrez comment écrire et exécuter une tâche Spark Scala.