Dataproc-fähige Instanz erstellen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Dataproc-fähige Vertex AI Workbench-Instanz erstellen. Auf dieser Seite werden auch die Vorteile des Dataproc JupyterLab-Plug-ins beschrieben und Sie erhalten einen Überblick über die Verwendung des Plug-ins mit Dataproc Serverless für Spark und Dataproc in Compute Engine.

Übersicht über das Dataproc JupyterLab-Plug-in

Auf Vertex AI Workbench-Instanzen ist das Dataproc JupyterLab-Plug-in ab Version M113 vorinstalliert.

Das Dataproc JupyterLab-Plug-in bietet zwei Möglichkeiten zum Ausführen von Apache Spark-Notebooks-Jobs: Dataproc-Cluster und Serverless Spark in Dataproc.

  • Dataproc-Cluster bieten eine Vielzahl von Funktionen mit Kontrolle über die Infrastruktur, auf der Spark ausgeführt wird. Sie wählen die Größe und Konfiguration Ihres Spark-Clusters aus, um Ihre Umgebung anzupassen und zu steuern. Dieser Ansatz eignet sich ideal für komplexe Arbeitslasten, Jobs mit langer Ausführungszeit und eine detaillierte Ressourcenverwaltung.
  • Dank Serverless Spark, das auf Dataproc basiert, werden Probleme in der Infrastruktur beseitigt. Sie senden Ihre Spark-Jobs und Google kümmert sich im Hintergrund um die Bereitstellung, Skalierung und Optimierung von Ressourcen. Dieser serverlose Ansatz bietet eine einfache und kostengünstige Option für Data-Science- und ML-Arbeitslasten.

Bei beiden Optionen können Sie Spark für die Datenverarbeitung und -analyse verwenden. Die Wahl zwischen Dataproc-Clustern und Serverless Spark hängt von Ihren spezifischen Arbeitslastanforderungen, dem gewünschten Maß an Kontrolle und den Ressourcennutzungsmustern ab.

Die Verwendung von Serverless Spark für Data-Science- und ML-Arbeitslasten bietet folgende Vorteile:

  • Keine Clusterverwaltung: Sie müssen sich keine Gedanken über die Bereitstellung, Konfiguration oder Verwaltung von Spark-Clustern machen. Das spart Zeit und Ressourcen.
  • Autoscaling: Serverless Spark wird automatisch je nach Arbeitslast hoch und herunterskaliert, sodass Sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zahlen.
  • Hohe Leistung: Serverless Spark ist auf Leistung ausgelegt und nutzt die Infrastruktur von Google Cloud.
  • Einbindung in andere Google Cloud-Technologien: Serverless Spark kann in andere Google Cloud-Produkte wie BigQuery und Dataplex eingebunden werden.

Weitere Informationen finden Sie in der Dataproc Serverless-Dokumentation.

Beschränkungen

Beachten Sie beim Planen Ihres Projekts die folgenden Einschränkungen:

  • Das Dataproc JupyterLab-Plug-in unterstützt VPC Service Controls nicht.

Dataproc-Einschränkungen

Es gelten die folgenden Dataproc-Einschränkungen:

  • Spark-Jobs werden mit der Identität des Dienstkontos ausgeführt, nicht mit der Identität des sendenden Nutzers.

Hinweise

  1. 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.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Enable the Cloud Resource Manager, Dataproc, and Notebooks APIs.

    Enable the APIs

    4.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Enable the Cloud Resource Manager, Dataproc, and Notebooks APIs.

    Enable the APIs

    6.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, dem Dienstkonto die folgenden IAM-Rollen zu gewähren, damit das Dienstkonto die erforderlichen Berechtigungen zum Ausführen einer Notebook-Datei auf einem serverlosen Dataproc-Cluster oder einem Dataproc-Cluster hat:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Ausführen einer Notebook-Datei auf einem Dataproc-Cluster oder einem Dataproc-Cluster erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um eine Notebook-Datei auf einem Dataproc-Servercluster oder einem Dataproc-Cluster auszuführen:

  • dataproc.agents.create
  • dataproc.agents.delete
  • dataproc.agents.get
  • dataproc.agents.update
  • dataproc.tasks.lease
  • dataproc.tasks.listInvalidatedLeases
  • dataproc.tasks.reportStatus
  • dataproc.clusters.use

Ihr Administrator kann dem Dienstkonto möglicherweise auch diese Berechtigungen mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erteilen.

Instanz mit aktiviertem Dataproc erstellen

So erstellen Sie eine Vertex AI Workbench-Instanz mit aktiviertem Dataproc:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzen auf.

    Zur Seite „VM-Instanzen“

  2. Klicken Sie auf  NEU ERSTELLEN.

  3. Klicken Sie im Dialogfeld Neue Instanz auf Erweiterte Optionen.

  4. Achten Sie darauf, dass im Dialogfeld Instanz erstellen im Abschnitt Details die Option Dataproc aktivieren ausgewählt ist.

  5. Achten Sie darauf, dass der Workbench-Typ auf Instanz festgelegt ist.

  6. Achten Sie darauf, dass Sie im Abschnitt Umgebung die neueste Version oder eine Versionsnummer von M113 oder höher verwenden.

  7. Klicken Sie auf Erstellen.

    Vertex AI Workbench erstellt eine Instanz und startet sie automatisch. Sobald die Instanz einsatzbereit ist, aktiviert Vertex AI Workbench den Link JupyterLab öffnen.

JupyterLab öffnen

Klicken Sie neben dem Namen Ihrer Instanz auf JupyterLab öffnen.

Der Tab JupyterLab-Launcher wird in Ihrem Browser geöffnet. Standardmäßig enthält er Abschnitte für Dataproc Serverless Notebooks und Dataproc-Jobs und -Sitzungen. Wenn im ausgewählten Projekt und in der ausgewählten Region Jupyter-fähige Cluster vorhanden sind, wird ein Abschnitt mit dem Namen Dataproc Cluster Notebooks angezeigt.

Plug-in mit Dataproc Serverless für Spark verwenden

Serverless Spark-Laufzeitvorlagen, die sich in derselben Region und demselben Projekt wie Ihre Vertex AI Workbench-Instanz befinden, werden im Abschnitt Dataproc Serverless Notebooks des Tabs JupyterLab-Launcher angezeigt.

Informationen zum Erstellen einer Laufzeitvorlage finden Sie unter Dataproc Serverless-Laufzeitvorlage erstellen.

Klicken Sie zum Öffnen eines neuen Serverless Spark-Notebooks auf eine Laufzeitvorlage. Es dauert etwa eine Minute, bis der Remote-Spark-Kernel gestartet wird. Nachdem der Kernel gestartet wurde, können Sie mit dem Coding beginnen. Führen Sie eine Codezelle in Ihrem Notebook aus, um Ihren Code auf Serverless Spark auszuführen.

Plug-in mit Dataproc in Compute Engine verwenden

Wenn Sie einen Dataproc in Compute Engine-Jupyter-Cluster erstellt haben, enthält der Tab Launcher den Abschnitt Dataproc Cluster Notebooks.

Für jeden Jupyter-fähigen Dataproc-Cluster, auf den Sie in dieser Region und in diesem Projekt Zugriff haben, werden vier Karten angezeigt.

So ändern Sie die Region und das Projekt:

  1. Wählen Sie Einstellungen > Cloud Dataproc-Einstellungen aus.

  2. Ändern Sie auf dem Tab Einrichtungskonfiguration unter Projektinformationen die Projekt-ID und die Region und klicken Sie dann auf Speichern.

    Diese Änderungen werden erst wirksam, wenn Sie JupyterLab neu starten.

  3. Wenn Sie JupyterLab neu starten möchten, wählen Sie Datei > Herunterfahren aus und klicken Sie dann auf JupyterLab öffnen auf der Seite Vertex AI Workbench-Instanzen.

Klicken Sie auf eine Karte, um ein neues Notebook zu erstellen. Nachdem der Remote-Kernel im Dataproc-Cluster gestartet wurde, können Sie mit dem Schreiben des Codes beginnen und ihn dann in Ihrem Cluster ausführen.

Dataproc auf einer Instanz mithilfe der gcloud CLI und der API verwalten

In diesem Abschnitt werden Möglichkeiten zum Verwalten von Dataproc auf einer Vertex AI Workbench-Instanz beschrieben.

Region Ihres Dataproc-Clusters ändern

Die Standard-Kernel Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz, wie Python und TensorFlow, sind lokale Kernel, die auf der VM der Instanz ausgeführt werden. Auf einer Dataproc-fähigen Vertex AI Workbench-Instanz wird Ihr Notebook über einen Remote-Kernel auf einem Dataproc-Cluster ausgeführt. Der Remote-Kernel wird auf einem Dienst außerhalb der VM Ihrer Instanz ausgeführt, sodass Sie auf jeden Dataproc-Cluster innerhalb desselben Projekts zugreifen können.

Standardmäßig verwendet Vertex AI Workbench Dataproc-Cluster innerhalb derselben Region wie Ihre Instanz. Sie können jedoch die Dataproc-Region ändern, solange das Component Gateway und die optionale Jupyter-Komponente sind im Dataproc-Cluster aktiviert.

  • Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Region der VM Ihrer Instanz zu ändern:

    gcloud config set compute/region REGION

    Ersetzen Sie REGION durch die gewünschte Region, z. B. us-east4.

  • Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Region des Dataproc-Clusters zu ändern:

    gcloud config set dataproc/region REGION

    Ersetzen Sie REGION durch die gewünschte Region, z. B. us-east4.

Testzugriff

Das Dataproc JupyterLab-Plug-in ist für Vertex AI Workbench-Instanzen standardmäßig aktiviert. Zum Testen des Zugriffs auf Dataproc können Sie den Zugriff auf die Remote-Kernel Ihrer Instanz überprüfen, indem Sie die folgende curl-Anfrage an die Domain kernels.googleusercontent.com senden:

curl --verbose -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" https://PROJECT_ID-dot-REGION.kernels.googleusercontent.com/api/kernelspecs | jq .

Wenn der curl-Befehl fehlschlägt, prüfen Sie Folgendes:

  1. Ihre DNS-Einträge sind richtig konfiguriert.

  2. Im selben Projekt ist ein Cluster verfügbar (oder Sie müssen einen erstellen, falls er nicht vorhanden ist).

  3. In Ihrem Cluster sind sowohl das Component Gateway als auch die optionale Jupyter-Komponente aktiviert.

Dataproc deaktivieren

Vertex AI Workbench-Instanzen werden standardmäßig mit aktiviertem Dataproc erstellt. Sie können eine Vertex AI Workbench-Instanz mit deaktiviertem Dataproc erstellen. Setzen Sie dazu den Schlüssel disable-mixer metadata auf true.

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME --metadata=disable-mixer=true

Dataproc aktivieren

Sie können Dataproc auf einer angehaltenen Vertex AI Workbench-Instanz aktivieren, indem Sie den Metadatenwert aktualisieren.

gcloud workbench instances update INSTANCE_NAME --metadata=disable-mixer=false

Dataproc mit Terraform verwalten

Dataproc for Vertex AI Workbench-Instanzen in Terraform werden mit dem Schlüssel disable-mixer im Metadatenfeld verwaltet. Aktivieren Sie Dataproc, indem Sie den disable-mixer-Schlüssel metadata auf false setzen. Deaktivieren Sie Dataproc, indem Sie den Metadatenschlüssel disable-mixer auf true setzen.

Informationen zum Anwenden oder Entfernen einer Terraform-Konfiguration finden Sie unter Grundlegende Terraform-Befehle.

resource "google_workbench_instance" "default" {
  name     = "workbench-instance-example"
  location = "us-central1-a"

  gce_setup {
    machine_type = "n1-standard-1"
    vm_image {
      project = "cloud-notebooks-managed"
      family  = "workbench-instances"
    }
    metadata = {
      disable-mixer = "false"
    }
  }
}

Fehlerbehebung

Informationen zur Diagnose und Behebung von Problemen beim Erstellen einer Dataproc-fähigen Instanz finden Sie unter Fehlerbehebung bei Vertex AI Workbench.

Nächste Schritte