Aggiorna un cluster

Questo esempio guida un utente nell'aggiornamento di un cluster Cloud Dataproc utilizzando la libreria client Python.

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Dataproc. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Dataproc Python.

Per autenticarti a Dataproc, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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}")

Passaggi successivi

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