O Dataproc Hub é um servidor JupyterHub personalizado. Os administradores configuram e criam instâncias do Dataproc Hub que podem gerar clusters do Dataproc de usuário único para hospedar ambientes de notebook do Jupyter e do JupyterLab (consulte Usar o Dataproc Hub).
Lançar notebooks para vários usuários. É possível criar uma instância do Vertex AI Workbench ativada pelo Dataproc ou instalar o plug-in JupyterLab do Dataproc em uma VM para fornecer notebooks a vários usuários.
Objetivos
Defina uma configuração de cluster do Dataproc ou use um dos arquivos de configuração predefinidos.
Definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub.
Crie uma instância do Dataproc Hub
Antes de começar
Se ainda não tiver feito isso, crie um projeto do Google Cloud e um bucket do Cloud Storage.
Como configurar o projeto
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Como criar um bucket do Cloud Storage em seu projeto para armazenar os dados usados neste tutorial.
- In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
- Click Create bucket.
- On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next
step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
-
For Choose where to store your data, do the following:
- Select a Location type option.
- Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
- Click Create.
Defina uma configuração de cluster
Uma instância do Dataproc Hub cria um cluster a partir de valores de configuração contidos em um arquivo de configuração de cluster YAML.
A configuração do cluster pode especificar qualquer recurso ou componente disponível para clusters do Dataproc (como tipo de máquina, ações de inicialização e componentes opcionais). A versão da imagem do cluster precisa ser 1.4.13 ou superior. A tentativa de gerar um cluster com uma versão de imagem anterior à 1.4.13 causará um erro e falhará.
Amostra do arquivo de configuração do cluster YAML
clusterName: cluster-name config: softwareConfig: imageVersion: 2.2-ubuntu22 optionalComponents: - JUPYTER
Cada configuração precisa ser salva no Cloud Storage. É possível criar e salvar vários arquivos de configuração para oferecer aos usuários uma opção quando eles usarem o Dataproc Hub para criar o ambiente de notebook do cluster do Dataproc.
Há duas maneiras de criar um arquivo de configuração de cluster YAML:
Crie um arquivo de configuração de cluster YAML no console
- Abra a página Criar um cluster
no console do Google Cloud e selecione e preencha os campos para
especificar o tipo de cluster que o Dataproc Hub vai gerar para os usuários.
- Na parte inferior do painel esquerdo, selecione "REST equivalente".
- Copie o bloco JSON gerado excluindo a linha de solicitação POST principal e cole o bloco JSON em um conversor online de JSON para YAML (pesquise "Converter JSON em YAML").
- Copie o YAML convertido em um arquivo cluster-config-filename .yaml local.
Exporte um arquivo de configuração de cluster YAML de um cluster existente
- Crie um cluster que corresponda aos seus requisitos.
- Exporte a configuração do cluster para um arquivo yaml cluster-config-filename local.
gcloud dataproc clusters export cluster-name \ --destination cluster-config-filename.yaml \ --region region
Salve o arquivo de configuração YAML no Cloud Storage
Copie o arquivo de configuração do cluster YAML local para o bucket do Cloud Storage.
gcloud storage cp cluster-config-filename.yaml gs://bucket-name/
Defina variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub
O administrador pode definir as variáveis de ambiente do hub listadas na tabela abaixo para definir os atributos dos clusters do Dataproc que serão gerados pelos usuários do hub.
Variável | Descrição | Exemplo |
---|---|---|
NOTEBOOKS_LOCATION | Bucket do Cloud Storage ou pasta do bucket que contém notebooks do usuário. O prefixo "gs://" é opcional. Padrão: o bucket de preparo do Dataproc | gs://bucket-name/ |
DATAPROC_CONFIGS | Lista delimitada por vírgulas de strings dos caminhos do Cloud Storage para arquivos de configuração do cluster YAML. O prefixo
"gs://" é opcional. Padrão: gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/ . que contém example-cluster.yaml e example-single-node.yaml predefinidos.
|
gs://cluster-config-filename.yaml |
DATAPROC_LOCATIONS_LIST | Sufixos de zona na região em que a instância do Dataproc Hub está localizada. Os usuários podem selecionar uma dessas zonas como a zona em que o cluster do Dataproc será gerado. Padrão: "b". | b, c, d |
DATAPROC_DEFAULT_SUBNET | Sub-rede em que a instância do Dataproc Hub gerará clusters do Dataproc. Padrão: a sub-rede da instância do Dataproc Hub. | https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/project-id/regions/region/subnetworks/subnet-name |
DATAPROC_SERVICE_ACCOUNT | Conta de serviço em que as VMs do Dataproc serão executadas. Padrão: se não for definida, a conta de serviço padrão do Dataproc será usada. | service-account@project-id.iam.gserviceaccount.com |
SPAWNER_DEFAULT_URL | Se a IU do Jupyter ou do JupyterLab será exibida em clusters gerados pelo Dataproc por padrão. Padrão: "/lab". | "/" ou "/lab" para Jupyter ou JupyterLab, respectivamente. |
DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS | Se os usuários podem personalizar os clusters do Dataproc. Padrão: falso. | "verdadeiro" ou "falso" |
DATAPROC_MACHINE_TYPES_LIST | Lista de tipos de máquinas que os usuários podem escolher para os clusters gerados pelo Dataproc, se a personalização do cluster (DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS) estiver ativada. Padrão:vazio (todos os tipos de máquina são permitidos). | n1-standard-4,n1-standard-8,e2-standard-4,n1-highcpu-4 |
NOTEBOOKS_EXAMPLES_LOCATION | Caminho do Cloud Storage para o bucket de notebooks ou a pasta do bucket a ser baixada para o cluster do Dataproc gerado quando o cluster for iniciado. Padrão: vazio. | gs://bucket-name/ |
Como definir variáveis de ambiente do hub
Há duas maneiras de definir variáveis de ambiente do hub:
Definir variáveis de ambiente do hub no console
Quando você cria uma instância do Dataproc Hub na guia Notebooks gerenciados pelo usuário na página Dataproc→Workbench no console do Google Cloud, é possível clicar no botão Preencher para abrir um formulário de Preenchimento do Dataproc Hub, que permite definir cada variável de ambiente.
Definir variáveis de ambiente do hub em um arquivo de texto
Crie o arquivo. É possível usar um editor de texto para definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub em um arquivo local. Como alternativa, crie o arquivo executando o seguinte comando depois de preencher os valores do marcador e alterar ou adicionar variáveis e seus valores.
cat <<EOF > environment-variables-file DATAPROC_CONFIGS=gs://bucket/cluster-config-filename.yaml NOTEBOOKS_LOCATION=gs://bucket/notebooks DATAPROC_LOCATIONS_LIST=b,c EOF
Salve o arquivo no Cloud Storage. Copie o arquivo local de variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para o bucket do Cloud Storage.
gcloud storage cp environment-variable-filename gs://bucket-name/folder-name/
Definir papéis de gerenciamento de identidade e acesso (IAM, na sigla em inglês)
O Dataproc Hub inclui as seguintes identidades com as seguintes capacidades:
- Administrador: cria uma instância do Dataproc Hub
- Usuário de dados e ML: acessa a IU do Dataproc Hub
- Conta de serviço do Dataproc Hub: representa o Dataproc Hub
- Conta de serviço do Dataproc: representa o cluster do Dataproc que o Dataproc Hub cria.
Cada identidade requer papéis ou permissões específicas para realizar as tarefas associadas. A tabela abaixo resume os papéis e permissões do IAM exigidos por cada identidade.
Identidade | Tipo | Papel ou permissão |
---|---|---|
Administrador do Dataproc Hub | Usuário ou conta de serviço | roles/notebooks.admin |
Usuário do Dataproc Hub | Usuário | notebooks.instances.use, dataproc.clusters.use |
Dataproc Hub | Conta de serviço | roles/dataproc.hubAgent |
Dataproc | Conta de serviço | roles/dataproc.worker |
Crie uma instância do Dataproc Hub
Antes de começar:para criar uma instância do Dataproc Hub no console do Google Cloud, sua conta de usuário precisa ter a permissão
compute.instances.create
. Além disso, a conta de serviço da instância, ou seja, a conta de serviço padrão do Compute Engine ou a conta de serviço especificada pelo usuário, listada em IAM e administrador > Contas de serviço, também precisa ter permissão. Veja Conta de serviço da VM do Dataprociam.serviceAccounts.actAs
.Acesse a página Dataproc → Workbench no console do Google Cloud e selecione a guia Notebooks gerenciados pelo usuário.
Se não estiver pré-selecionado como um filtro, clique na caixa Filtro e selecione"Ambiente:Dataproc Hub".
Clique em New Notebook→Dataproc Hub.
Na página Criar um notebook gerenciado pelo usuário, forneça as seguintes informações:
- Nome do notebook: nome da instância do Dataproc Hub.
- Região: selecione uma região para a instância do Dataproc Hub. Os clusters do Dataproc gerados por essa instância do Dataproc Hub também serão criados nessa região.
- Zona: selecione uma zona na região selecionada.
- Ambiente:
Environment
: selecioneDataproc Hub
.Select a script to run after creation
(opcional): é possível inserir ou procurar e selecionar um script ou executável de ação de inicialização para ser executado no cluster do Dataproc gerado.Populate Dataproc Hub (optional)
: clique em Preencher para abrir um formulário que permite definir cada uma das variáveis de ambiente do hub. Consulte Definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para uma descrição de cada variável. O Dataproc usa valores padrão para qualquer variável de ambiente não definida. Como alternativa, é possível definir pareskey:value
de metadados para definir variáveis de ambiente (consulte o próximo item).Metadata
:- Se você criou um arquivo de texto que
contém as configurações variável de ambiente do hub (consulte
Como definir variáveis de ambiente do hub),
forneça o nome do arquivo como
key
e o local dogs://bucket-name/folder-name/environment-variable-filename
do Cloud Storage do arquivo comovalue
. O Dataproc usa valores padrão para qualquer variável de ambiente não definida.
- Se você criou um arquivo de texto que
contém as configurações variável de ambiente do hub (consulte
Como definir variáveis de ambiente do hub),
forneça o nome do arquivo como
- Configuração da máquina:
Machine Type
: selecione o tipo de máquina do Compute Engine.- Defina outras opções de configuração de máquina.
- Outras opções:
- É possível expandir e definir ou substituir valores padrão nas seções Discos, Rede, Permissão, Segurança e Upgrade do ambiente e integridade do sistema.
- Clique em Criar para iniciar a instância do Dataproc Hub.
O link Abrir JupyterLab para a instância do Dataproc Hub fica ativo após a criação da instância. Os usuários clicam nesse link para abrir a página do servidor do JupyterHub e configurar e criar um cluster do JupyterLab do Dataproc. Consulte Usar o Dataproc Hub.
Limpar
Excluir a instância do Dataproc Hub
- Para excluir sua instância do Dataproc Hub:
gcloud compute instances delete --project=${PROJECT} ${INSTANCE_NAME}
Excluir o bucket
- Para excluir o bucket do Cloud Storage criado em Antes de começar, incluindo os arquivos de dados armazenados no bucket:
gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive