클러스터 메타데이터
컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

Dataproc은 클러스터에서 실행되는 인스턴스의 특수 메타데이터 값을 설정합니다.

메타데이터 키	값
`dataproc-bucket`	클러스터의 스테이징 버킷 이름
`dataproc-region`	클러스터의 엔드포인트 지역
`dataproc-worker-count`	클러스터에 있는 워커 노드 수. 단일 노드 클러스터의 경우 값은 `0`입니다.
`dataproc-cluster-name`	클러스터의 이름
`dataproc-cluster-uuid`	클러스터의 UUID
`dataproc-role`	인스턴스 역할(`Master` 또는 `Worker`)
`dataproc-master`	첫 번째 마스터 노드의 호스트 이름. 값은 표준 또는 단일 노드 클러스터에서는 `[CLUSTER_NAME]-m`이거나 고가용성 클러스터에서는 `[CLUSTER_NAME]-m-0`입니다. 여기서 `[CLUSTER_NAME]`은 클러스터의 이름입니다.
`dataproc-master-additional`	고가용성 클러스터에서 추가 마스터 노드의 호스트 이름을 쉼표로 구분한 목록입니다. 예를 들어 마스터 노드가 3개인 클러스터의 경우 `[CLUSTER_NAME]-m-1,[CLUSTER_NAME]-m-2`입니다.
`SPARK_BQ_CONNECTOR_VERSION or SPARK_BQ_CONNECTOR_URL`	Spark 애플리케이션에서 사용할 Spark BigQuery 커넥터 버전을 가리키는 버전 또는 URL입니다(예: `0.42.1` 또는 `gs://spark-lib/bigquery/spark-3.5-bigquery-0.42.1.jar`). 기본 Spark BigQuery 커넥터 버전은 Dataproc `2.1` 이상 이미지 버전 클러스터에 사전 설치됩니다. 자세한 내용은 Spark BigQuery 커넥터 사용을 참고하세요.

이 값을 사용하여 초기화 작업의 동작을 맞춤설정할 수 있습니다.

gcloud dataproc clusters create 명령어에서 --metadata 플래그를 사용하여 자체 메타데이터를 제공할 수 있습니다.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --metadata=name1=value1,name2=value2... \
    ... other flags ...