클러스터 업데이트

이 샘플에서는 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Cloud Dataproc 클러스터를 업데이트하는 방법을 안내합니다.

코드 샘플

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 클라이언트 라이브러리 사용한 Dataproc 빠른 시작의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Dataproc Python API 참고 문서를 참조하세요.

Dataproc에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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}")

다음 단계

다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저 참조하기