In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:
- Dataproc
- Compute Engine
- Cloud Scheduler
Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto,
utilizza il Calcolatore prezzi.
Prima di iniziare
Configura il progetto
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Scheduler APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Scheduler APIs.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Creare un ruolo personalizzato
- Apri la pagina IAM e amministrazione → Ruoli nella console Google Cloud.
- Fai clic su CREA RUOLO per aprire la pagina Crea ruolo.
- Completa i campi Titolo, Descrizione, ID, Fase di lancio. Suggerimento: utilizza "Creazione modello di flusso di lavoro Dataproc" come titolo del ruolo.
- Fai clic su AGGIUNGI AUTORIZZAZIONI.
- Nel modulo Aggiungi autorizzazioni, fai clic su Filtra, quindi seleziona "Autorizzazione". Completa il filtro in modo che legga "Autorizzazione: dataproc.workflowTemplates.instantiate".
- Fai clic sulla casella di controllo a sinistra dell'autorizzazione indicata, quindi su AGGIUNGI.
- Nella pagina Crea ruolo, fai di nuovo clic su AGGIUNGI AUTORIZZAZIONI per ripetere i passaggi precedenti e aggiungere l'autorizzazione "iam.serviceAccounts.actAs" al ruolo personalizzato. La pagina Crea ruolo ora elenca due autorizzazioni.
- Fai clic su CREA nella pagina Ruolo personalizzato. Il ruolo personalizzato è elencato nella pagina Ruoli.
Crea un account di servizio
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Account di servizio.
Seleziona il progetto.
Fai clic su
Crea account di servizio.Nel campo Nome account di servizio, inserisci il nome
workflow-scheduler
. La console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.(Facoltativo) Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione per l'account di servizio.
Fai clic su Crea e continua.
Fai clic sul campo Seleziona un ruolo e scegli il ruolo personalizzato Crea modello di flusso di lavoro Dataproc che hai creato nel passaggio precedente.
Fai clic su Continua.
Nel campo Ruolo degli amministratori dell'account di servizio, inserisci il tuo indirizzo email del tuo Account Google.
Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.
Crea un modello di workflow.
Copia ed esegui i comandi elencati di seguito in una finestra del terminale locale o in Cloud Shell per creare e definire un modello di flusso di lavoro.
Note:
- I comandi specificano la regione "us-central1". Puoi specificare
una regione diversa o eliminare il flag
--region
se in precedenza hai eseguitogcloud config set compute/region
per impostare la proprietà regione. - La sequenza "-- " (barra spaziatrice) nel comando
add-job
passa l'argomento1000
al job SparkPi, che specifica il numero di campioni da utilizzare per stimare il valore di Pi.
- Crea il modello di workflow.
gcloud dataproc workflow-templates create sparkpi \ --region=us-central1
- Aggiungi il job Spark al modello di workflow sparkpi. L'ID del passaggio "compute"
è obbligatorio e identifica il job SparkPi aggiunto.
gcloud dataproc workflow-templates add-job spark \ --workflow-template=sparkpi \ --step-id=compute \ --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \ --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \ --region=us-central1 \ -- 1000
- Utilizza un
cluster
a nodo singolo
gestito per eseguire il flusso di lavoro. Dataproc creerà il
cluster, eseguirà il flusso di lavoro al suo interno ed eliminerà il cluster al termine del flusso di lavoro.
gcloud dataproc workflow-templates set-managed-cluster sparkpi \ --cluster-name=sparkpi \ --single-node \ --region=us-central1
- Fai clic sul nome
sparkpi
nella pagina Dataproc Flussi di lavoro nella console Google Cloud per aprire la pagina Dettagli del modello di flusso di lavoro. Conferma gli attributi del modello sparkpi.
Crea un job Cloud Scheduler
Apri la pagina Cloud Scheduler nella console Google Cloud (potrebbe essere necessario selezionare il progetto per aprire la pagina). Fai clic su CREA JOB.
Inserisci o seleziona le seguenti informazioni sul job:
- Seleziona una regione: "us-central" o un'altra regione in cui hai creato il modello di workflow.
- Nome: "sparkpi"
- Frequenza: "* * * * *" seleziona ogni minuto; "0 9 * * 1" seleziona ogni lunedì alle 9:00. Consulta Definire la pianificazione dei job per altri valori unix-cron. Nota:potrai fare clic su un pulsante Esegui ora in Job di Cloud Scheduler nella console Google Cloud per eseguire e testare il job indipendentemente dalla frequenza impostata.
- Fuso orario:seleziona il tuo timezone. Digita "Stati Uniti" per visualizzare i fusi orari degli Stati Uniti.
- Destinazione: "HTTP"
- URL:inserisci il seguente URL dopo aver inseritoyour-project-id. Sostituisci "us-central1" se hai creato il modello di flusso di lavoro in un'altra regione. Questo URL chiamerà
l'API Dataproc
workflowTemplates.instantiate
per eseguire il modello di flusso di lavoro sparkpi.https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/regions/us-central1/workflowTemplates/sparkpi:instantiate?alt=json
- Metodo HTTP:
- "POST"
- Testo: "{}"
- Intestazione autorizzazione:
- "Aggiungi token OAuth"
- Account di servizio: inserisci il service account address dell'account di servizio che hai creato per questo tutorial.
Dopo aver inserito your-project-id, puoi utilizzare il seguente indirizzo account:
workflow-scheduler@your-project-id.iam.gserviceaccount.com
- Ambito:puoi ignorare questo elemento.
- Fai clic su CREA.
Testa il job del flusso di lavoro pianificato
Nella riga del job
sparkpi
nella pagina Job di Cloud Scheduler, fai clic su Esegui ora.Attendi qualche minuto, quindi apri la pagina Dataproc Workflow per verificare che il flusso di lavoro sparkpi sia stato completato.
Dopo che il flusso di lavoro ha eliminato il cluster gestito, i dettagli del job rimangono nella console Google Cloud. Fai clic sul job
compute...
elencato nella pagina Job di Dataproc per visualizzare i dettagli del job del flusso di lavoro.
Pulizia
Il flusso di lavoro in questo tutorial elimina il cluster gestito quando viene completato. La conservazione del flusso di lavoro ti consente di eseguirlo di nuovo e non comporta costi. Puoi eliminare altre risorse create in questo tutorial per evitare costi ricorrenti.
Eliminazione di un progetto
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
Eliminazione del modello di flusso di lavoro
gcloud dataproc workflow-templates delete sparkpi \ --region=us-central1
Eliminare il job Cloud Scheduler
Apri la pagina Job di Cloud Scheduler nella console Google Cloud, seleziona la casella a sinistra della funzione sparkpi
e poi fai clic su ELIMINA.
Eliminazione dell'account di servizio
Apri la pagina IAM e amministrazione → Account di servizio nella console Google Cloud, seleziona la casella a sinistra dell'account di servizio workflow-scheduler...
e poi fai clic su ELIMINA.
Passaggi successivi
- Consulta la Panoramica dei modelli di flusso di lavoro Dataproc
- Consulta la sezione Soluzioni di pianificazione del flusso di lavoro