このページでは、インライン Google API Explorer テンプレートを使用して、既存の Cloud Dataproc クラスタで簡単な Spark ジョブを実行する方法を示します。同じタスクを、Google Cloud Platform Console を使用して行う方法については Console を使用したクイックスタートで、コマンドラインを使用して行う方法については 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それぞれ説明しています。
始める前に
Cloud Dataproc ジョブを実行する前に、ジョブを実行する仮想マシン（VM）のクラスタを作成する必要があります。クラスタの作成には、API Explorer、Google Cloud Platform Console、Cloud SDK の gcloud コマンドライン ツールを使用できます。ジョブの送信
pi のおおよその値を計算するサンプルの Apache Spark ジョブを送信するには、次のように API Explorer テンプレートに入力して実行します。
projectID項目にプロジェクト ID（プロジェクト名）を入力します。- 次の項目は自動的に入力されます。
region= "global"。globalは Cloud Dataproc クラスタの作成時のデフォルトのリージョンです。これは特別なマルチリージョンの名前空間であり、すべての Compute Engine にインスタンスをグローバルにデプロイできます。別のリージョンにクラスタを作成した場合は（API Explorer - クラスタの作成を参照）、「global」をクラスタのリージョンの名前に置き換えます。- リクエストの本文の
job.placement.clusterName=「example-cluster」。これは、Cloud Dataproc クラスタの名前です（前回のクイックスタートで作成されました。API Explorer - クラスタの作成を参照）。ここでジョブが実行されます。名前が異なる場合は、作成したクラスタの名前でこの名前を置き換えます。 - リクエストの本文の
job.sparkJob:args=「1000」。タスクの数。jarFileUris=「file:///usr/lib/spark/lib/spark-examples.jar」。クラスタのマスター VM インスタンスに事前にインストールされている jar ファイルの場所で、このファイルに Spark Scala ジョブコードが含まれています。mainClass=「org.apache.spark.examples.SparkPi」。ジョブが Scala アプリケーションの pi 計算で主に使用するメソッド。
[実行] をクリックします。ダイアログが開き、デフォルトの
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platformスコープを確認するように求められます。ダイアログの [許可] をクリックして、リクエストをサービスに送信します。すぐに（通常、1 秒もかかりません）、example-cluster が保留中であることを示す JSON レスポンスがテンプレートの下に表示されます。
GCP Console の [クラスタ] に移動し、ジョブ ID のリンクをクリックすることで、ジョブの出力を調べることができます（行が右端を越えている場合は、[行の折り返し] ボックスを選択して行を見えるようにします）。
これで、Google API Explorer を使用して Apache Spark ジョブを Cloud Dataproc クラスタに送信しました。
ご不明な点がありましたら、Google の