
Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Create a Dataproc cluster
/ 50
Submit a job
/ 30
Update a cluster
/ 20
Dataproc è un servizio cloud completamente gestito, veloce e intuitivo, da utilizzare per eseguire cluster Apache Spark e Apache Hadoop in modo più semplice ed economico. Ora puoi eseguire in pochi secondi o minuti operazioni che prima richiedevano ore o giorni. Puoi creare rapidamente cluster Dataproc e ridimensionarli in qualsiasi momento, così non dovrai preoccuparti delle pipeline di dati che superano le dimensioni dei cluster.
Questo lab illustra come utilizzare la console Google Cloud per creare un cluster Dataproc, eseguire un semplice job Apache Spark nel cluster, quindi modificare il numero di worker nel cluster.
In questo lab imparerai a:
Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Inizia il lab e ti mostra per quanto tempo avrai a disposizione le risorse Google Cloud.
Con questo lab pratico avrai la possibilità di completare le attività in un ambiente cloud reale e non di simulazione o demo. Riceverai delle nuove credenziali temporanee che potrai utilizzare per accedere a Google Cloud per la durata del lab.
Per completare il lab, avrai bisogno di:
Fai clic sul pulsante Avvia lab. Se devi effettuare il pagamento per il lab, si aprirà una finestra di dialogo per permetterti di selezionare il metodo di pagamento. A sinistra, trovi il riquadro Dettagli lab con le seguenti informazioni:
Fai clic su Apri console Google Cloud (o fai clic con il tasto destro del mouse e seleziona Apri link in finestra di navigazione in incognito se utilizzi il browser Chrome).
Il lab avvia le risorse e apre un'altra scheda con la pagina di accesso.
Suggerimento: disponi le schede in finestre separate posizionate fianco a fianco.
Se necessario, copia il Nome utente di seguito e incollalo nella finestra di dialogo di accesso.
Puoi trovare il Nome utente anche nel riquadro Dettagli lab.
Fai clic su Avanti.
Copia la Password di seguito e incollala nella finestra di dialogo di benvenuto.
Puoi trovare la Password anche nel riquadro Dettagli lab.
Fai clic su Avanti.
Fai clic nelle pagine successive:
Dopo qualche istante, la console Google Cloud si apre in questa scheda.
Per creare un cluster Dataproc in Google Cloud, l'API Cloud Dataproc deve essere abilitata. Per verificare se l'API è abilitata:
Fai clic sul menu di navigazione > API e servizi > Libreria:
Digita Cloud Dataproc nella finestra di dialogo Cerca API e servizi. La console mostrerà l'API Cloud Dataproc nei risultati di ricerca.
Fai clic su API Cloud Dataproc per visualizzare lo stato dell'API. Se l'API non è già abilitata, fai clic sul pulsante Abilita.
Una volta abilitata l'API, procedi con le istruzioni del lab.
Per assegnare all'account di servizio l'autorizzazione all'archiviazione, necessaria per la creazione di un cluster:
Vai a Menu di navigazione > IAM e amministrazione > IAM.
Fai clic sull'icona a forma di matita per l'account del servizio compute@developer.gserviceaccount.com
.
Fai clic sul pulsante + AGGIUNGI UN ALTRO RUOLO e seleziona il ruolo Storage Admin
Dopo aver selezionato il ruolo Storage Admin, fai clic su Salva
Nella console di Cloud Platform, seleziona il menu di navigazione > Dataproc > Cluster, quindi fai clic su Crea cluster.
Fai clic su Crea per Cluster su Compute Engine.
Imposta i seguenti campi per il cluster e accetta i valori predefiniti di tutti gli altri campi:
Campo | Valore |
---|---|
Nome | example-cluster |
Regione | |
Zona | |
Serie di macchine (nodo gestore) | E2 |
Tipo di macchina (nodo gestore) | e2-standard-2 |
Dimensione del disco primario (nodi gestore) | 30 GB |
Numero di nodi worker | 2 |
Serie di macchine (nodi worker) | E2 |
Tipo di macchina (nodi worker) | e2-standard-2 |
Dimensione del disco primario (nodi worker) | 30 GB |
Solo IP interni | Deseleziona "Configura tutte le istanze per avere solo indirizzi IP interni" |
us-central1
o europe-west1
, per isolare le risorse (incluse le istanze VM e Cloud Storage) e le posizioni di archiviazione dei metadati utilizzate da Cloud Dataproc all'interno della regione specificata dall'utente.
Il nuovo cluster verrà visualizzato nell'elenco Cluster. La creazione del cluster potrebbe richiedere alcuni minuti. Lo stato visualizzato è Provisioning in corso fino a quando il cluster non è pronto per essere utilizzato; successivamente, passerà a In esecuzione.
Verifica l'attività completata
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Per eseguire un job Spark di esempio:
Fai clic su Job nel riquadro sinistro per visualizzare i job di Dataproc, quindi fai clic su Invia job.
Imposta i seguenti campi per aggiornare il job. Accetta i valori predefiniti per tutti gli altri campi:
Campo | Valore |
---|---|
Regione | |
Cluster | example-cluster |
Tipo di job | Spark |
Classe principale o jar | org.apache.spark.examples.SparkPi |
File jar | file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar |
Argomenti | 1000 (imposta il numero di attività). |
Il job verrà visualizzato nell'elenco Job, che mostra i job del progetto insieme a cluster, tipo e stato corrente. Lo stato del job è In esecuzione e diventerà Riuscito una volta completato.
Verifica l'attività completata
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Per visualizzare l'output del job completato:
Fai clic sull'ID del job nell'elenco Job.
Imposta RITORNO A CAPO AUTOMATICO su ON
o scorri completamente verso destra per vedere il valore calcolato di Pi. Se RITORNO A CAPO AUTOMATICO è impostato su ON
, l'output dovrebbe essere simile a questo:
Il job ha calcolato correttamente un valore approssimativo di Pi.
Per modificare il numero di istanze worker nel cluster:
Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona Cluster per tornare alla visualizzazione Cluster Dataproc.
Fai clic su example-cluster nell'elenco Cluster. Per impostazione predefinita, la pagina visualizza una panoramica dell'utilizzo della CPU da parte del cluster.
Fai clic su Configurazione per visualizzare le impostazioni correnti del cluster.
Fai clic su Modifica. Il numero di nodi worker ora è modificabile.
Inserisci 4 nel campo Nodi worker.
Fai clic su Salva.
Ora il cluster è aggiornato. Controlla il numero di istanze VM nel cluster.
Verifica l'attività completata
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Per eseguire nuovamente il job con il cluster aggiornato, fai clic su Job nel riquadro a sinistra, quindi su INVIA JOB.
Imposta gli stessi campi che hai impostato nella sezione Invia un job:
Campo | Valore |
---|---|
Regione | |
Cluster | example-cluster |
Tipo di job | Spark |
Classe principale o jar | org.apache.spark.examples.SparkPi |
File jar | file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar |
Argomenti | 1000 (imposta il numero di attività). |
Di seguito, sono riportate alcune domande a scelta multipla che servono a consolidare le tue conoscenze relative ai concetti di questo lab. Rispondi alle domande al meglio delle tue capacità.
Ora sai come utilizzare la console Google Cloud per creare e aggiornare un cluster Dataproc e successivamente inviare un job nel cluster.
Questo lab fa anche parte di una serie di lab chiamata Qwik Starts, pensata per offrirti un piccolo assaggio delle diverse funzionalità disponibili in Google Cloud. Cerca "Qwik Starts" nel catalogo dei lab per trovare il prossimo lab da seguire.
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Ultimo aggiornamento del manuale: 2 luglio 2024
Ultimo test del lab: 2 luglio 2024
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