在 Dataproc 集群上运行代管式笔记本实例

在 Dataproc 集群上运行代管式笔记本实例

Vertex AI Workbench 托管式笔记本已弃用。自 2025 年 1 月 30 日起，我们将终止对托管式笔记本的支持，并且将不再支持创建托管式笔记本实例。现有实例仍然可以正常使用，但我们将不再提供补丁、更新和升级。如需继续使用 Vertex AI Workbench，我们建议您将托管式笔记本实例迁移到 Vertex AI Workbench 实例。

本页面介绍如何在 Dataproc 集群上运行代管式笔记本实例的笔记本文件。

准备工作

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. Enable the Notebooks and Dataproc APIs.

   Enable the APIs

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

7. Enable the Notebooks and Dataproc APIs.

   Enable the APIs

8. 创建代管式笔记本实例（如果您尚未创建）。

所需的角色

如需确保服务账号拥有在 Dataproc Serverless 集群上运行笔记本文件所需的权限，请让您的管理员为服务账号授予以下 IAM 角色：

• 针对您的项目的 Dataproc Worker (roles/dataproc.worker)
• 针对拥有 dataproc.clusters.use 权限的集群的 Dataproc Editor (roles/dataproc.editor)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。

这些预定义角色可提供在 Dataproc Serverless 集群上运行笔记本文件所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：

所需权限

在 Dataproc Serverless 集群上运行笔记本文件需要以下权限：

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

您的管理员也可以使用自定义角色或其他预定义角色为服务账号授予这些权限。

创建 Dataproc 集群

如需在 Dataproc 集群中运行代管式笔记本实例的笔记本文件，您的集群必须满足以下条件：

• 必须启用集群的组件网关。

• 集群必须具有 Jupyter 组件。

• 集群必须与您的代管式笔记本实例位于同一区域。

如需创建 Dataproc 集群，请在 Cloud Shell 中或安装了 Google Cloud CLI 的另一个环境中输入以下命令。

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME\
    --region=REGION \
    --enable-component-gateway \
    --optional-components=JUPYTER

请替换以下内容：

• REGION：您的代管式笔记本实例的 Google Cloud 位置

• CLUSTER_NAME：新集群的名称

几分钟后，您的 Dataproc 集群就可以使用了。详细了解如何创建 Dataproc 集群。

打开 JupyterLab

1. 在您的 Dataproc 集群所在的区域中创建代管式笔记本实例（如果您尚未创建）。

2. 在 Google Cloud 控制台中，前往代管式笔记本页面。

   前往“代管式笔记本”

3. 在代管式笔记本实例的名称旁边，点击打开 JupyterLab。

在 Dataproc 集群中运行笔记本文件

您可以在 Dataproc 集群中运行同一项目和区域中的任何代管式笔记本实例的笔记本文件。

运行新的笔记本文件

1. 在代管式笔记本实例的 JupyterLab 界面中，选择文件 >新建 >笔记本。

2. Dataproc 集群的可用内核显示在选择内核菜单中，在其中选择您要使用的内核，然后点击选择。

   系统会打开您的新笔记本文件。

3. 向您的新笔记本文件添加代码，然后运行该代码。

如需在创建笔记本文件后更改要使用的内核，请参阅以下部分。

运行现有笔记本文件

1. 在代管式笔记本实例的 JupyterLab 界面中，点击  文件浏览器按钮，导航到要运行的笔记本文件，然后将其打开。

2. 如需打开选择内核对话框，请点击笔记本文件的内核名称，例如 Python (Local)。

3. 如需选择 Dataproc 集群中的内核，请选择其末尾包含集群名称的内核名称。例如，名为 mycluster 的 Dataproc 集群上的 PySpark 内核的名称将为 PySpark on mycluster。

4. 点击选择以关闭对话框。

   现在，您便可以在 Dataproc 集群上运行笔记本文件的代码。

后续步骤

• 详细了解 Dataproc。