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Configurar Dataproc Hub

Dataproc Hub es un servidor de JupyterHub personalizado. Los administradores configuran y crean instancias de Dataproc Hub que pueden generar clústeres de Dataproc de un solo usuario para alojar entornos de notebooks de Jupyter y JupyterLab (consulta Usa Dataproc Hub).

Inicia Notebooks para varios usuarios. Puedes crear una instancia de Vertex AI Workbench habilitada para Dataproc o instalar el complemento de JupyterLab de Dataproc en una VM para entregar notebooks a varios usuarios.

Objetivos

Define una configuración del clúster de Dataproc (o usa uno de los archivos de configuración predefinidos).
Configura las variables de entorno de la instancia de Dataproc Hub.
Crea una instancia de Dataproc Hub.

Antes de comenzar

Si aún no lo hiciste, crea un proyecto de Google Cloud y un bucket de Cloud Storage.

Configura el proyecto
Crea un depósito de Cloud Storage en tu proyecto para conservar los datos que se usan en este instructivo.
1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
  Go to Buckets page
2. Click Create bucket.
3. 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.
4. Click Create.

Define una configuración de clústeres

Una instancia de Dataproc Hub crea un clúster a partir de los valores de configuración contenidos en un archivo de configuración de clúster YAML.

Archivos de configuración predefinidos del clúster: Puedes usar los siguientes archivos de configuración predefinidos ubicados en Cloud Storage:

Configuración example-cluster: Configura un clúster de componentes de Jupyter estándar con una instancia principal y 2 nodos trabajadores
Configuración de example-single-node: Configura un clúster de componentes de Jupyter con un nodo.

Para ver estos archivos de configuración públicos de Cloud Storage, ejecuta el siguiente comando:

gcloud storage cat gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/example-cluster.yaml
gcloud storage cat gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/example-single-node.yaml

Crea un centro de inicio rápido. Para crear un concentrador con las opciones de configuración predefinidas del clúster, ve a Crea una instancia de Dataproc Hub. La ubicación de Cloud Storage de los archivos de configuración predefinidos del clúster antes mencionados es el valor predeterminado del campo de variable de entorno DATAPROC_CONFIGS.

La configuración de tu clúster puede especificar cualquier característica o componente disponible para los clústeres de Dataproc (como el tipo de máquina, las acciones de inicialización y los componentes opcionales). La versión de imagen del clúster debe ser 1.4.13 o superior. Si intentas generar un clúster con una versión de imagen inferior a 1.4.13, se producirá un error y fallará.

Archivo YAML de configuración de clúster de muestra

clusterName: cluster-name
config:
  softwareConfig:
    imageVersion: 2.2-ubuntu22
    optionalComponents:
    - JUPYTER

Cada configuración debe guardarse en Cloud Storage. Puedes crear y guardar varios archivos de configuración a fin de dar a los usuarios una opción cuando usen Dataproc Hub para crear su entorno de notebook de clúster de Dataproc.

Hay dos formas de crear un archivo de configuración de clúster YAML:

Crea el archivo de configuración YAML del clúster desde la consola.
Exporta un archivo de configuración YAML del clúster desde un clúster existente.

Crea el archivo de configuración YAML del clúster desde la consola

Abre la página Crear un clúster. en la consola de Google Cloud, selecciona y completa los campos para especificar el tipo de clúster que Dataproc Hub generará para los usuarios.
La configuración de la región y la zona se anulará cuando se genere el clúster del usuario: la región del clúster generado será la región donde se encuentra el Dataproc Hub y el usuario seleccionará una zona dentro de esta región.
1. En la parte inferior del panel izquierdo, selecciona "REST equivalente".
2. Copia el bloque JSON generado, sin incluir la línea de solicitud POST inicial; luego pega el bloque JSON en un convertidor JSON a YAML en línea (busca "Convertir JSON a YAML" en línea).
  Algunos convertidores JSON a YAML generan una primera línea que contiene "---". La inclusión de esta línea en el archivo YAML es opcional.
3. Copia el archivo YAML convertido en un archivo cluster-config-filename.yaml local.

Exporta un archivo de configuración YAML del clúster desde un clúster existente

Crea un clúster que coincida con tus requisitos.

Exporta la configuración del clúster a un archivo cluster-config-filename.yaml local.

gcloud dataproc clusters export cluster-name \
    --destination cluster-config-filename.yaml  \
    --region region

Guarda el archivo de configuración YAML en Cloud Storage

Copia el archivo de configuración YAML del clúster local en tu bucket de Cloud Storage.

gcloud storage cp cluster-config-filename.yaml gs://bucket-name/

Configura las variables de entorno de la instancia de Dataproc Hub

El administrador puede configurar las variables de entorno del concentrador que se enumeran en la tabla a continuación para establecer los atributos de los clústeres de Dataproc que generarán los usuarios del concentrador.

Variable	Descripción	Ejemplo
NOTEBOOKS_LOCATION	La carpeta del bucket o el bucket de Cloud Storage que contiene los notebooks de usuario. El prefijo “gs://” es opcional. Predeterminado: el bucket de staging de Dataproc.	gs://`bucket-name`/
DATAPROC_CONFIGS	Una lista delimitada por comas de strings de la ruta de acceso de Cloud Storage a los archivos de configuración YAML del clúster. El prefijo “gs://” es opcional. Predeterminado: `gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/` que contiene los archivos `example-cluster.yaml` y `example-single-node.yaml` predefinidos.	gs://`cluster-config-filename`.yaml
DATAPROC_LOCATIONS_LIST	Los sufijos de zona en la región en la que se ubica la instancia de Dataproc Hub. Los usuarios pueden seleccionar una de estas zonas como la zona en la que se generará su clúster de Dataproc. Valor predeterminado: “b”.	b, c, d
DATAPROC_DEFAULT_SUBNET	Subred en la que la instancia de Dataproc Hub generará clústeres de Dataproc. Predeterminado: la subred de la instancia de Dataproc Hub.	https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/`project-id`/regions/`region`/subnetworks/`subnet-name`
DATAPROC_SERVICE_ACCOUNT	Cuenta de servicio en la que se ejecutarán las VM de Dataproc. Predeterminado: si no está configurado, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Dataproc.	`service-account`@`project-id`.iam.gserviceaccount.com
SPAWNER_DEFAULT_URL	Establece si se muestra de forma predeterminada la IU de Jupyter o JupyterLab en los clústeres generados de Dataproc. Predeterminado: “/lab”.	“/” o “/lab”, para Jupyter o JupyterLab, respectivamente.
DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS	Permite o no que los usuarios personalicen sus clústeres de Dataproc. Valor predeterminado: false.	“true” o “false”
DATAPROC_MACHINE_TYPES_LIST	Lista de tipos de máquinas que los usuarios pueden elegir para sus clústeres de Dataproc generados, si la personalización del clúster (DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS) está habilitada. Predeterminado: vacío (se permiten todos los tipos de máquina).	n1-standard-4,n1-standard-8,e2-standard-4,n1-highcpu-4
NOTEBOOKS_EXAMPLES_LOCATION	La ruta de acceso de Cloud Storage al bucket de notebooks o a la carpeta del bucket que se descargarán en el clúster de Dataproc generado cuando se inicie.Valor predeterminado: vacía.	gs://`bucket-name`/

Configura las variables de entorno del concentrador

Hay dos formas de configurar las variables de entorno del concentrador:

Configura las variables de entorno del concentrador desde la consola
Configura las variables de entorno del concentrador en un archivo de texto

Configura las variables de entorno del concentrador desde la consola

Cuando creas una instancia de Dataproc Hub en la pestaña Notebooks administrados por el usuario Dataproc→Workbench de la consola de Google Cloud, puedes hacer clic en el botón Propagar para abrir un formulario Propagar Dataproc Hub que te permite configurar cada variable de entorno.

Configura las variables de entorno del concentrador en un archivo de texto

Crea el archivo. Puedes usar un editor de texto para configurar variables de entorno de la instancia de Dataproc Hub en un archivo local. También puedes crear el archivo si ejecutas el siguiente comando después de completar los valores de marcador de posición y cambiar o agregar las variables y sus 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
```
Guarda el archivo en Cloud Storage. Copia las variables de entorno de la instancia de Dataproc Hub local en tu bucket de Cloud Storage.
```
gcloud storage cp environment-variable-filename gs://bucket-name/folder-name/
```

Configura Identity and Access Management (IAM)

Dataproc Hub incluye las siguientes identidades con las siguientes capacidades:

Administrador: crea una instancia de Dataproc Hub
Usuario de datos y AA: accede a la IU de Dataproc Hub
Cuenta de servicio de Dataproc Hub: representa a Dataproc Hub
Cuenta de servicio de Dataproc: representa el clúster de Dataproc que crea Dataproc Hub.

Cada identidad requiere funciones o permisos específicos para realizar sus tareas asociadas. En la siguiente tabla, se resumen las funciones y los permisos de IAM que requiere cada identidad.

Identidad	Tipo	Función o permiso
Administrador de Dataproc Hub	Cuenta de servicio o usuario	roles/notebooks.admin
Usuario de Dataproc Hub	Usuario	notebooks.instances.use, dataproc.clusters.use
Dataproc Hub	Cuenta de servicio	roles/dataproc.hubAgent
Dataproc	Cuenta de servicio	roles/dataproc.worker

Crea una instancia de Dataproc Hub

Antes de comenzar: Para crear una instancia de Dataproc Hub desde la consola de Google Cloud, tu cuenta de usuario debe tener el permiso compute.instances.create. Además, la cuenta de servicio de la instancia: la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine o la cuenta de servicio especificada por el usuario en IAM y administración > Cuentas de servicio (consulta Cuenta de servicio de VM de Dataproc), debe tener el permiso iam.serviceAccounts.actAs.
Ve a la página Dataproc → Workbench en la consola de Google Cloud y, luego, selecciona la pestaña Notebooks administrados por el usuario.
Si no la seleccionas previamente como filtro, haz clic en el cuadro Filtro y, luego, selecciona **Entorno:Dataproc Hub"”.
Haz clic en Nuevo notebook→Dataproc Hub.
En la página Crear un notebook administrado por el usuario, proporciona la siguiente información:
1. Nombre del notebook: el nombre de la instancia de Dataproc Hub.
2. Región: Selecciona una región para la instancia de Dataproc Hub. Dataproc clústeres generados por esta instancia de Dataproc Hub también serán creado en esta región.
  Para obtener el mejor rendimiento, selecciona una región cercana.
3. Zona: selecciona una zona dentro de la región seleccionada.
4. Entorno:
  1. Environment: Selecciona Dataproc Hub.
  2. Select a script to run after creation (opcional): Puedes insertar o explorar y seleccionar una secuencia de comandos o un ejecutable de acción de inicialización para ejecutarla en el clúster de Dataproc generado.
  3. Populate Dataproc Hub (optional): Haz clic en Completar para abrir un formulario que te permite configurar cada una de las variables de entorno del concentrador (consulta Configura las variables de entorno de la instancia de Dataproc Hub para obtener una descripción de cada variable). Dataproc usa valores predeterminados para las variables de entorno que no se hayan configurado. Como alternativa, puedes configurar pares de metadatos key:value para establecer variables de entorno (consulta el siguiente elemento).
  4. Metadata:
    1. Si creaste un archivo de texto que contiene la configuración de la variable de entorno del concentrador (consulta Configura las variables de entorno del concentrador), proporciona el nombre del archivo como key y gs://bucket-name/folder-name/environment-variable-filename. Ubicación en Cloud Storage del archivo como value. Dataproc usa valores predeterminados para las variables de entorno que no se hayan configurado.
5. Configuración de la máquina:
  1. Machine Type: selecciona el tipo de máquina de Compute Engine.
  2. Establece otras opciones de configuración de la máquina.
6. Otras opciones:
  1. Puedes expandir y establecer o reemplazar los valores predeterminados en la sección Discos. Herramientas de redes, Permiso, Seguridad y Actualización del entorno y estado del sistema secciones.
7. Haz clic en Crear para iniciar la instancia de Dataproc Hub.
El vínculo Abrir JupyterLab de la instancia de Dataproc Hub se activa después de crearla. Los usuarios hacen clic en este vínculo para abrir la Página del servidor de JupyterHub para configurar y crear un JupyterLab de Dataproc clúster (consulta Usa Dataproc Hub).

Limpia

Borra la instancia de Dataproc Hub

Para borrar tu instancia de Dataproc Hub:

gcloud compute instances delete --project=${PROJECT} ${INSTANCE_NAME}

Borra el bucket

Para borrar el depósito de Cloud Storage que creaste en la sección Antes de comenzar, incluidos los archivos de datos almacenados en el depósito, ejecuta lo siguiente:
```
gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive
```

¿Qué sigue?

Usa Dataproc Hub