GSP104

Огляд

Dataproc – це швидкий, зручний і простий у керуванні хмарний сервіс для запуску кластерів Apache Spark та Apache Hadoop без зайвих клопотів і витрат. Дії, що раніше тривали кілька годин або днів, тепер можна виконати за лічені хвилини чи навіть секунди. Завдяки цьому сервісу можна швидко створювати кластери Dataproc і будь-коли змінювати їх розмір відповідно до розміру конвеєрів для обробки даних.

Під час цієї практичної роботи ви навчитеся створювати кластер Dataproc, виконувати в ньому просте завдання Apache Spark і змінювати кількість робочих вузлів за допомогою командного рядка.

Завдання

У цій практичній роботі ви навчитеся виконувати наведені нижче дії.

• Створювати кластер Dataproc за допомогою командного рядка
• Виконувати просте завдання Apache Spark
• Змінювати кількість робочих вузлів у кластері

Налаштування й вимоги

Перш ніж натиснути кнопку Start Lab (Почати практичну роботу)

Ознайомтеся з наведеними нижче вказівками. На виконання практичної роботи відводиться обмежений час, і її не можна призупинити. Щойно ви натиснете Start Lab (Почати практичну роботу), з’явиться таймер, який показуватиме, скільки часу для роботи з ресурсами Google Cloud у вас залишилося.

Ви зможете виконати практичну роботу в дійсному робочому хмарному середовищі (не в симуляції або демонстраційному середовищі). Для цього на час виконання практичної роботи вам надаються тимчасові облікові дані для реєстрації і входу в Google Cloud.

Щоб виконати цю практичну роботу, потрібно мати:

• стандартний веб-переглядач, наприклад Chrome (рекомендовано)

Примітка. Виконуйте практичну роботу в режимі анонімного перегляду. Так ви уникнете додаткової плати, що може стягуватися з вашого особистого облікового запису внаслідок його конфліктів з обліковим записом для навчання.

• достатню кількість часу, оскільки почавши практичну роботу, ви не зможете призупинити її

Примітка. Якщо ви маєте особистий обліковий запис або проект Google Cloud, не використовуйте їх для доступу до цієї практичної роботи. Так ви уникнете додаткових стягнень з вашого облікового запису.

Як почати виконувати практичну роботу й увійти в Google Cloud Console

1. Натисніть кнопку Start Lab (Почати практичну роботу). Якщо за практичну роботу необхідно заплатити, відкриється спливаюче вікно, де ви зможете обрати спосіб оплати. Ліворуч розміщено панель Lab Details (Відомості про практичну роботу) з такими даними:

   • кнопка Open Google Cloud console (Відкрити Google Cloud Console);
   • час до закінчення;
   • тимчасові облікові дані, які потрібно використовувати для доступу до цієї практичної роботи;
   • інша інформація, необхідна для виконання цієї практичної роботи.

2. Натисніть Open Google Cloud console (Відкрити Google Cloud Console) або натисніть правою кнопкою миші й виберіть Open Link in Incognito Window (Відкрити посилання в анонімному вікні), якщо ви використовуєте вебпереглядач Chrome.

   Завантажаться необхідні ресурси. Потім відкриється нова вкладка зі сторінкою Sign in (Вхід).

   Порада. Упорядковуйте вкладки в окремих вікнах, розміщуючи їх поруч.

   Примітка. Якщо з’явиться вікно Choose an account (Виберіть обліковий запис), натисніть Use Another Account (Увійти в інший обліковий запис).

3. За потреби скопіюйте значення в полі Username (Ім’я користувача) нижче й вставте його у вікні Sign in (Вхід).

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Поле Username (Ім’я користувача) також можна знайти на панелі Lab Details (Відомості про практичну роботу).

4. Натисніть Next (Далі).

5. Скопіюйте значення в полі Password (Пароль) нижче й вставте його у вікні Welcome (Привітання).

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Поле Password (Пароль) також можна знайти на панелі Lab Details (Відомості про практичну роботу).

6. Натисніть Next (Далі).

   Важливо. Обов’язково використовуйте облікові дані, призначені для відповідної практичної роботи. Не використовуйте облікові дані Google Cloud. Примітка. Якщо ввійти у власний обліковий запис Google Cloud, може стягуватися додаткова плата.

7. Виконайте наведені нижче дії.

   • Прийміть Умови використання.
   • Не додавайте способи відновлення й двохетапну перевірку (оскільки це тимчасовий обліковий запис).
   • Не реєструйте безкоштовні пробні версії.

Через кілька секунд Google Cloud Console відкриється в новій вкладці.

Примітка. Щоб переглянути меню зі списком продуктів і сервісів Google Cloud, натисніть меню навігації вгорі ліворуч.

Як активувати Cloud Shell

Cloud Shell – це віртуальна машина з попередньо завантаженими інструментами для розробників. Вона містить головний каталог обсягом 5 ГБ постійної пам’яті й працює в середовищі Google Cloud. Cloud Shell надає доступ до ресурсів Google Cloud через командний рядок.

1. Угорі консолі Google Cloud натисніть Activate Cloud Shell (Активувати Cloud Shell) .

Щойно ви підключитеся, вас буде автентифіковано, а проект отримає ваш PROJECT_ID (ІДЕНТИФІКАТОР ПРОЕКТУ). Вивід міститиме рядок зі значенням PROJECT_ID (ІДЕНТИФІКАТОР ПРОЕКТУ) для цього сеансу:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud – це інструмент командного рядка для Google Cloud. Він входить у пакет Cloud Shell і підтримує функцію автозавершення клавішею TAB.

2. (Необов’язково) Щоб вивести поточне ім’я облікового запису, введіть таку команду:

gcloud auth list

3. Натисніть Authorize (Авторизувати).

4. Вихідні дані матимуть такий вигляд:

Вивід:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Необов’язково) Щоб вивести ідентифікатор проекту, введіть таку команду:

gcloud config list project

Вивід:

[core] project = <project_ID>

Приклад виводу:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Примітка. Щоб знайти повну документацію щодо gcloud, перегляньте посібник з інтерфейсу командного рядка gcloud у Google Cloud.

Завдання 1. Створіть кластер

1. Для налаштування регіону виконайте в Cloud Shell таку команду:

gcloud config set dataproc/region {{{project_0.default_region | Region}}}

2. Dataproc створює сегменти staging (підготовчий) і temp (тимчасовий), що використовуються всіма кластерами в одному регіоні. Оскільки ми не вказуємо обліковий запис, який має використовувати Dataproc, використовуватиметься стандартний сервісний обліковий запис Compute Engine, який не має прав доступу до сегмента Cloud Storage за умовчанням. Надайте йому права доступу.

• Спочатку виконайте наведені нижче команди, щоб отримати PROJECT_ID (ІДЕНТИФІКАТОР ПРОЕКТУ) і PROJECT_NUMBER (НОМЕР ПРОЕКТУ):

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) && \ gcloud config set project $PROJECT_ID PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')

• Тепер виконайте команду нижче, щоб призначити стандартному сервісному обліковому запису Compute Engine роль адміністратора сховища:

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \ --role=roles/storage.admin

3. Увімкніть приватний доступ до Google у своїй підмережі, виконавши таку команду:

gcloud compute networks subnets update default --region={{{project_0.default_region | REGION }}} --enable-private-ip-google-access

4. Щоб створити кластер під назвою example-cluster із віртуальними машинами e2-standard-4 і налаштуваннями Cloud Dataproc за умовчанням, виконайте таку команду:

gcloud dataproc clusters create example-cluster --worker-boot-disk-size 500 --worker-machine-type=e2-standard-4 --master-machine-type=e2-standard-4

5. Якщо з’явиться запит із пропозицією підтвердити зону кластера, введіть Y.

Кластер буде створено за кілька хвилин.

Waiting for cluster creation operation...done. Created [... example-cluster]

Коли з’явиться повідомлення "Created" (Створено), можна рухатися далі.

Перевірка виконаного завдання

Щоб підтвердити виконання завдання, натисніть Підтвердити виконання. Якщо кластер Dataproc створено правильно, ви побачите оцінку.

Створіть кластер Dataproc

Завдання 2. Надішліть завдання

• Щоб надіслати пробне завдання Spark, яке приблизно визначає значення числа пі, виконайте таку команду:

gcloud dataproc jobs submit spark --cluster example-cluster \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --jars file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar -- 1000

У команді вказано таку інформацію:

• потрібно виконати завдання Spark у кластері example-cluster;
• class містить відомості про основний метод, що використовується додатком завдання для обчислення числа пі;
• розташування файлу JAR, що містить код завдання;
• параметри, які потрібно передати завданню (наразі це кількість завдань – 1000).

Примітка. Параметри для завдання слід указувати після подвійного дефіса (--). Додаткову інформацію наведено в документації gcloud.

Виконання завдання й вивід відображаються у вікні термінала.

Waiting for job output... ... Pi is roughly 3.14118528 ... state: FINISHED

Перевірка виконаного завдання

Щоб підтвердити виконання завдання, натисніть Підтвердити виконання. Якщо завдання виконано правильно, ви побачите оцінку.

Надішліть завдання

Завдання 3. Оновіть кластер

1. Щоб збільшити кількість робочих вузлів у кластері до чотирьох, виконайте таку команду:

gcloud dataproc clusters update example-cluster --num-workers 4

Вивід команди містить оновлені відомості про кластер:

Waiting on operation [projects/qwiklabs-gcp-7f7aa0829e65200f/regions/global/operations/b86892cc-e71d-4e7b-aa5e-6030c945ea67]. Waiting for cluster update operation...done.

2. За допомогою тієї самої команди можна зменшити кількість робочих вузлів:

gcloud dataproc clusters update example-cluster --num-workers 2

Тепер ви можете створити кластер Dataproc і відкоригувати кількість робочих вузлів із командного рядка gcloud у Google Cloud.

Завдання 4. Перевірте свої знання

Дайте відповіді на запитання з кількома варіантами відповіді нижче, щоб закріпити розуміння понять, які зустрічаються в практичній роботі.

Вітаємо!

Ви дізнались, як створювати й змінювати кластер Dataproc, а також як виконувати завдання за допомогою командного рядка.

Наступні кроки/Докладніше

Це завдання також входить до низки практичних робіт під назвою Qwik Starts. Вони призначені для ознайомлення з функціями Google Cloud. Такі практичні роботи можна знайти в каталозі за запитом "Qwik Starts".

Навчання й сертифікація Google Cloud

…допомагають ефективно використовувати технології Google Cloud. Наші курси передбачають опанування технічних навичок, а також ознайомлення з рекомендаціями, що допоможуть вам швидко зорієнтуватися й вивчити матеріал. Ми пропонуємо курси різних рівнів – від базового до високого. Ви можете вибрати формат навчання (за запитом, онлайн або офлайн) відповідно до власного розкладу. Пройшовши сертифікацію, ви перевірите й підтвердите свої навички та досвід роботи з технологіями Google Cloud.

Посібник востаннє оновлено 29 серпня 2024 року

Практичну роботу востаннє протестовано 29 серпня 2024 року

© Google LLC 2024. Усі права захищено. Назва та логотип Google є торговельними марками Google LLC. Усі інші назви компаній і продуктів можуть бути торговельними марками відповідних компаній, з якими вони пов’язані.