Actualizar un clúster

En este ejemplo, se explica a un usuario cómo actualizar un clúster de Cloud Dataproc mediante la biblioteca cliente de Python.

Muestra de código

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración de Python que se encuentran en el Guía de inicio rápido de Dataproc con bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la API de Python de Dataproc documentación de referencia.

Para autenticarte en Dataproc, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import dataproc_v1 as dataproc


def update_cluster(project_id, region, cluster_name, new_num_instances):
    """This sample walks a user through updating a Cloud Dataproc cluster
    using the Python client library.

    Args:
        project_id (str): Project to use for creating resources.
        region (str): Region where the resources should live.
        cluster_name (str): Name to use for creating a cluster.
    """

    # Create a client with the endpoint set to the desired cluster region.
    client = dataproc.ClusterControllerClient(
        client_options={"api_endpoint": f"{region}-dataproc.googleapis.com:443"}
    )

    # Get cluster you wish to update.
    cluster = client.get_cluster(
        project_id=project_id, region=region, cluster_name=cluster_name
    )

    # Update number of clusters
    mask = {"paths": {"config.worker_config.num_instances": str(new_num_instances)}}

    # Update cluster config
    cluster.config.worker_config.num_instances = new_num_instances

    # Update cluster
    operation = client.update_cluster(
        project_id=project_id,
        region=region,
        cluster=cluster,
        cluster_name=cluster_name,
        update_mask=mask,
    )

    # Output a success message.
    updated_cluster = operation.result()
    print(f"Cluster was updated successfully: {updated_cluster.cluster_name}")

¿Qué sigue?

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