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Configurar o Dataproc Hub

O Dataproc Hub é um servidor JupyterHub personalizado. Os administradores configuram e criam instâncias do Dataproc Hub que podem gerar usuários únicos Clusters do Dataproc para hospedar ambientes de notebook do Jupyter e JupyterLab (consulte Usar Dataproc Hub).

Iniciar Notebooks para vários usuários. Você pode criar uma instância Instância do Vertex AI Workbench ou instale o plug-in do Dataproc JupyterLab em uma VM para exibir notebooks a vários usuários.

Objetivos

Defina uma configuração de cluster do Dataproc ou use um dos arquivos de configuração predefinidos.
Definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub.
Crie uma instância do Dataproc Hub

Antes de começar

Se ainda não tiver feito isso, crie um projeto do Google Cloud e um bucket do Cloud Storage.

Como configurar o projeto
Como criar um bucket do Cloud Storage em seu projeto para armazenar os dados usados neste tutorial.
1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
  Go to Buckets page
2. Click Create bucket.
3. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
  - For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
  - For Choose where to store your data, do the following:
    - Select a Location type option.
    - Select a Location option.
  - For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
  - For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
  - For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
4. Click Create.

Defina uma configuração de cluster

Uma instância do Dataproc Hub cria um cluster a partir de valores de configuração contidos em um arquivo de configuração de cluster YAML.

Configurações de cluster predefinidas: é possível usar os seguintes arquivos de configuração predefinidos, localizados no Cloud Storage:

Configuração example-cluster: configura um cluster de componentes padrão do Jupyter com um nó mestre e dois nós de trabalho
Configuração example-single-node: configura um cluster de componente Jupyter com um nó

Para visualizar esses arquivos de configuração públicos do Cloud Storage, execute:

gcloud storage cat gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/example-cluster.yaml
gcloud storage cat gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/example-single-node.yaml

Crie um hub de início rápido. Para criar um hub usando as configurações de cluster predefinidas, pule para Criar uma instância do Dataproc Hub. O local do Cloud Storage para as configurações de cluster predefinidas, listadas acima, é o valor padrão do campo da variável de ambiente DATAPROC_CONFIGS.

A configuração do cluster pode especificar qualquer recurso ou componente disponível para clusters do Dataproc (como tipo de máquina, ações de inicialização e componentes opcionais). A versão da imagem do cluster precisa ser 1.4.13 ou superior. A tentativa de gerar um cluster com uma versão de imagem anterior à 1.4.13 causará um erro e falhará.

Amostra do arquivo de configuração do cluster YAML

clusterName: cluster-name
config:
  softwareConfig:
    imageVersion: 2.2-ubuntu22
    optionalComponents:
    - JUPYTER

Cada configuração precisa ser salva no Cloud Storage. É possível criar e salvar vários arquivos de configuração para oferecer aos usuários uma opção quando eles usarem o Dataproc Hub para criar o ambiente de notebook do cluster do Dataproc.

Há duas maneiras de criar um arquivo de configuração de cluster YAML:

Crie um arquivo de configuração de cluster YAML no console
Exporte um arquivo de configuração de cluster YAML de um cluster existente

Crie um arquivo de configuração de cluster YAML no console

Abra a página Criar um cluster. no console do Google Cloud, depois selecione e preencha os campos especificar o tipo de cluster que o Dataproc Hub gerará para os usuários.
As configurações de região e zona serão modificadas quando o cluster do usuário for gerado: a região do cluster gerado será a região em que o Dataproc Hub está localizado, e o usuário selecionará uma zona dentro dessa região.
1. Na parte inferior do painel esquerdo, selecione "REST equivalente".
2. Copie o bloco JSON gerado excluindo a linha de solicitação POST principal e cole o bloco JSON em um conversor online de JSON para YAML (pesquise "Converter JSON em YAML").
  Alguns conversores JSON para YAML geram uma primeira linha contendo "---". A inclusão dessa linha no arquivo YAML é opcional.
3. Copie o YAML convertido em um arquivo cluster-config-filename .yaml local.

Exporte um arquivo de configuração de cluster YAML de um cluster existente

Crie um cluster que corresponda aos seus requisitos.

Exporte a configuração do cluster para um arquivo yaml cluster-config-filename local.

gcloud dataproc clusters export cluster-name \
    --destination cluster-config-filename.yaml  \
    --region region

Salve o arquivo de configuração YAML no Cloud Storage

Copie o arquivo de configuração do cluster YAML local para o bucket do Cloud Storage.

gcloud storage cp cluster-config-filename.yaml gs://bucket-name/

Defina variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub

O administrador pode definir as variáveis de ambiente do hub listadas na tabela abaixo para definir os atributos dos clusters do Dataproc que serão gerados pelos usuários do hub.

Variável	Descrição	Exemplo
NOTEBOOKS_LOCATION	Bucket do Cloud Storage ou pasta do bucket que contém notebooks do usuário. O prefixo "gs://" é opcional. Padrão: o bucket de preparo do Dataproc	gs://`bucket-name`/
DATAPROC_CONFIGS	Lista delimitada por vírgulas de strings dos caminhos do Cloud Storage para arquivos de configuração do cluster YAML. O prefixo "gs://" é opcional. Padrão: `gs://dataproc-spawner-dist/example-configs/`. que contém `example-cluster.yaml` e `example-single-node.yaml` predefinidos.	gs://`cluster-config-filename`.yaml
DATAPROC_LOCATIONS_LIST	Sufixos de zona na região em que a instância do Dataproc Hub está localizada. Os usuários podem selecionar uma dessas zonas como a zona em que o cluster do Dataproc será gerado. Padrão: "b".	b, c, d
DATAPROC_DEFAULT_SUBNET	Sub-rede em que a instância do Dataproc Hub gerará clusters do Dataproc. Padrão: a sub-rede da instância do Dataproc Hub.	https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/`project-id`/regions/`region`/subnetworks/`subnet-name`
DATAPROC_SERVICE_ACCOUNT	Conta de serviço em que as VMs do Dataproc serão executadas. Padrão: se não for definida, a conta de serviço padrão do Dataproc será usada.	`service-account`@`project-id`.iam.gserviceaccount.com
SPAWNER_DEFAULT_URL	Se a IU do Jupyter ou do JupyterLab será exibida em clusters gerados pelo Dataproc por padrão. Padrão: "/lab".	"/" ou "/lab" para Jupyter ou JupyterLab, respectivamente.
DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS	Se os usuários podem personalizar os clusters do Dataproc. Padrão: falso.	"verdadeiro" ou "falso"
DATAPROC_MACHINE_TYPES_LIST	Lista de tipos de máquinas que os usuários podem escolher para os clusters gerados pelo Dataproc, se a personalização do cluster (DATAPROC_ALLOW_CUSTOM_CLUSTERS) estiver ativada. Padrão:vazio (todos os tipos de máquina são permitidos).	n1-standard-4,n1-standard-8,e2-standard-4,n1-highcpu-4
NOTEBOOKS_EXAMPLES_LOCATION	Caminho do Cloud Storage para o bucket de notebooks ou a pasta do bucket a ser baixada para o cluster do Dataproc gerado quando o cluster for iniciado. Padrão: vazio.	gs://`bucket-name`/

Como definir variáveis de ambiente do hub

Há duas maneiras de definir variáveis de ambiente do hub:

Definir as variáveis de ambiente do hub no console
Definir as variáveis de ambiente do hub em um arquivo de texto

Definir variáveis de ambiente do hub no console

Quando você cria uma instância do Dataproc Hub na guia Notebooks gerenciados pelo usuário Dataproc→Workbench no console do Google Cloud, clique no botão Preencher para abrir um formulário Preencher Hub do Dataproc que permite definir cada variável de ambiente.

Definir variáveis de ambiente do hub em um arquivo de texto

Crie o arquivo. É possível usar um editor de texto para definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub em um arquivo local. Como alternativa, crie o arquivo executando o seguinte comando depois de preencher os valores do marcador e alterar ou adicionar variáveis e seus valores.
```
cat <<EOF > environment-variables-file
DATAPROC_CONFIGS=gs://bucket/cluster-config-filename.yaml
NOTEBOOKS_LOCATION=gs://bucket/notebooks
DATAPROC_LOCATIONS_LIST=b,c
EOF
```
Salve o arquivo no Cloud Storage. Copie o arquivo local de variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para o bucket do Cloud Storage.
```
gcloud storage cp environment-variable-filename gs://bucket-name/folder-name/
```

Definir papéis de gerenciamento de identidade e acesso (IAM, na sigla em inglês)

O Dataproc Hub inclui as seguintes identidades com as seguintes capacidades:

Administrador: cria uma instância do Dataproc Hub
Usuário de dados e ML: acessa a IU do Dataproc Hub
Conta de serviço do Dataproc Hub: representa o Dataproc Hub
Conta de serviço do Dataproc: representa o cluster do Dataproc que o Dataproc Hub cria.

Cada identidade requer papéis ou permissões específicas para realizar as tarefas associadas. A tabela abaixo resume os papéis e permissões do IAM exigidos por cada identidade.

Identidade	Tipo	Papel ou permissão
Administrador do Dataproc Hub	Usuário ou conta de serviço	roles/notebooks.admin
Usuário do Dataproc Hub	Usuário	notebooks.instances.use, dataproc.clusters.use
Dataproc Hub	Conta de serviço	roles/dataproc.hubAgent
Dataproc	Conta de serviço	roles/dataproc.worker

Crie uma instância do Dataproc Hub

Antes de começar: para criar uma instância do Dataproc Hub no console do Google Cloud, sua conta de usuário precisa ter a permissão compute.instances.create. Além disso, a conta de serviço da instância, ou seja, a conta de serviço padrão do Compute Engine ou a conta de serviço especificada pelo usuário, listada em IAM e administrador > Contas de serviço, também precisa ter permissão. Veja Conta de serviço da VM do Dataprociam.serviceAccounts.actAs.
Acesse a página Dataproc → Workbench no console do Google Cloud e selecione a guia Notebooks gerenciados pelo usuário.
Se não estiver pré-selecionado como um filtro, clique na caixa Filtro e selecione "Ambiente: Dataproc Hub".
Clique em Novo Notebook → Dataproc Hub.
Na página Criar um notebook gerenciado pelo usuário, forneça as seguintes informações:
1. Nome do notebook: nome da instância do Dataproc Hub.
2. Região: selecione uma região para a instância do Dataproc Hub. Dataproc. gerados por essa instância do Dataproc Hub também serão criados na região.
  Para um melhor desempenho, selecione uma região geograficamente próxima.
3. Zona: selecione uma zona na região selecionada.
4. Ambiente:
  1. Environment: selecione Dataproc Hub.
  2. Select a script to run after creation (opcional): é possível inserir ou procurar e selecionar um script ou executável de ação de inicialização para ser executado no cluster do Dataproc gerado.
  3. Populate Dataproc Hub (optional): clique em Preencher para abrir um formulário que permite que você defina cada uma das variáveis de ambiente do hub (consulte Definir variáveis de ambiente da instância do Dataproc Hub para ver uma descrição de cada variável). O Dataproc usa valores padrão para as variáveis de ambiente não definidas. Como alternativa, é possível definir pares key:value de metadados para definir variáveis de ambiente (consulte o próximo item).
  4. Metadata:
    1. Se você criou um arquivo de texto que contém as configurações de variável do ambiente do hub (consulte Como definir variáveis de ambiente do hub), forneça o nome do arquivo como key e o local do gs://bucket-name/folder-name/environment-variable-filename do Cloud Storage do arquivo como value. O Dataproc usa valores padrão para nenhum valor não definido variáveis de ambiente.
5. Configuração da máquina:
  1. Machine Type: selecione o tipo de máquina do Compute Engine.
  2. Defina outras opções de configuração de máquina.
6. Outras opções:
  1. Você pode expandir, definir ou substituir os valores padrão nas seções Discos, Rede, Permissão, Segurança e Upgrade do ambiente e integridade do sistema em outras seções.
7. Clique em Criar para iniciar a instância do Dataproc Hub.
O link Abrir JupyterLab para a instância do Dataproc Hub fica ativo após a criação da instância. Os usuários clicam nesse link para abrir JupyterHub para configurar e criar um JupyterLab JupyterLab cluster (consulte Usar o Dataproc Hub).

Limpar

Excluir a instância do Dataproc Hub

Para excluir sua instância do Dataproc Hub:

gcloud compute instances delete --project=${PROJECT} ${INSTANCE_NAME}

Excluir o bucket

Para excluir o bucket do Cloud Storage criado em Antes de começar, incluindo os arquivos de dados armazenados no bucket:
```
gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive
```

A seguir

Usar o Dataproc Hub