コンソールを使用したクイックスタート

このページでは、Google Cloud Platform Console を使用して、Cloud Dataproc クラスタを作成し、クラスタで簡単な Apache Spark ジョブを実行し、クラスタ内のワーカーの数を変更する方法を示します。

API Explorer を使用したクイックスタートと gcloud コマンドライン ツールを使用したクイックスタートで、同じタスクを行うそれぞれの方法を確認できます。

このクイックスタート ガイドではセキュリティについては取り上げていません。プロジェクトの作成時に堅牢なファイアウォール ルールを作成するには、Cloud Dataproc クラスタのネットワーク構成をご覧ください。

始める前に

1. Google アカウントにログインします。

   Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

2. Google Cloud Platform プロジェクトを選択または作成します。

   注: このチュートリアルで作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの完了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトとチュートリアルに関連するすべてのリソースを削除できます。

   [リソースの管理] ページに移動

3. Google Cloud Platform プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

   課金を有効にする方法について

4. Cloud Dataproc API を有効にします。

   APIを有効にする

クラスタの作成

1. GCP Console の [Cloud Dataproc クラスタ] ページに移動します。
2. [クラスタを作成] をクリックします。
3. [名前] フィールドに「example-cluster」と入力します。
4. [リージョン] および [ゾーン] プルダウン メニューから、クラスタのリージョンとゾーンを選択します（以下では global リージョンと us-central1-a ゾーンが選択されています）。デフォルトは global リージョンです。これは特別なマルチリージョンのエンドポイントであり、ユーザー指定の Compute Engine ゾーンに対してインスタンスをデプロイできます。また、異なるリージョン（us-east1 や europe-west1 など）を指定することで、Cloud Dataproc によって利用されるリソース（VM インスタンスや Cloud Storage など）やメタデータのストレージのロケーションをリージョンごとに分離することもできます。グローバル エンドポイントとリージョン エンドポイントの違いについては、リージョン エンドポイントをご覧ください。リージョンの選択については、利用可能なリージョンとゾーンをご覧ください。また、gcloud compute regions list コマンドを実行して、利用可能なリージョンのリストを表示することもできます。

5. 他のすべてのオプションには、指定されたデフォルトを使用します。

   

6. [作成] をクリックしてクラスタを作成します。

新しいクラスタが [クラスタ] リストに表示されます。クラスタ ステータスは、クラスタが使用できるようになるまでは [プロビジョニング] と表示され、その後 [実行中] に変わります。

ジョブの送信

サンプルの Spark ジョブを実行するには:

1. 左側のナビゲーション メニューで [ジョブ] を選択して、Dataproc ジョブの表示に切り替えます。
2. [ジョブを送信] をクリックします。
3. [クラスタ] メニューから新しいクラスタ [example-cluster] を選択します。
4. [ジョブタイプ] メニューから [Spark] を選択します。
5. [JAR ファイル] フィールドに「file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar」と入力します。
6. 「org.apache.spark.examples.SparkPi」と、[メインクラスまたは JAR] フィールドに入力します。
7. [引数] フィールドに「1000」と入力してタスクの数を設定します。

ジョブによる Pi の計算方法: Spark ジョブは、モンテカルロ法を使用して Pi の値を推定します。この方式では、単位正方形で囲まれた円をモデル化する座標平面上に、x,y 点が生成されます。入力引数（1000）は、生成する x、y ペアの数を決定します。生成するペアが多いほど、推定の精度が向上します。この推定では、Cloud Dataproc ワーカーノードを利用して計算が並列化されます。詳細については、モンテカルロ法を使用した Pi の推定と、GitHub 上の JavaSparkPi.java をご覧ください。

1. [送信] をクリックします。

ジョブが [ジョブ] リストに表示されます。リストには、プロジェクトのジョブがクラスタ、タイプ、現在のステータスとともに表示されます。ジョブ ステータスは、[実行中] と表示され、その後ジョブが完了すると [完了] になります。完了したジョブの出力を表示するには、次の手順に従います。

1. [ジョブ] リストのジョブ ID をクリックします。
2. スクロールしなくてもよいように [行の折り返し] を選択します。

pi のおおよその値が正しく計算されたことが示されます。

クラスタの更新

クラスタのワーカー インスタンスの数を変更するには:

1. 左側のナビゲーション ペインで [クラスタ] を選択し、Cloud Dataproc クラスタの表示に戻ります。
2. [クラスタ] リストで [example-cluster] をクリックします。デフォルトでは、クラスタの CPU 使用率の概要がページに表示されます。
3. [構成] をクリックし、クラスタの現在の設定を表示します。
4. [編集] をクリックします。ここでワーカーノードの数を編集できます。
5. [ワーカーノード] フィールドに「5」と入力します。
6. [保存] をクリックします。

クラスタが更新されました。同じ手順に従ってワーカーノードの数を元の値に減らすことができます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて GCP アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

1. example-cluster の [クラスタ] ページで、[削除] をクリックしてクラスタを削除します。クラスタの削除を確認するメッセージが表示されます。[OK] をクリックします。
2. また、次のコマンドを実行して、クラスタによって作成された Cloud Storage バケットを削除する必要もあります。

   gsutil rm gs://bucket/subdir/**
   

次のステップ

• Scala ジョブを記述して実行する方法を学習する。
• Jupyter ノートブックをインストールして実行する方法を学習する。