GSP104

Ringkasan

Cloud Dataproc adalah layanan cloud yang cepat, mudah digunakan, dan terkelola sepenuhnya untuk menjalankan cluster Apache Spark dan Apache Hadoop dengan cara yang lebih mudah dan murah. Operasi yang sebelumnya memerlukan waktu berjam-jam atau berhari-hari kini bisa dikerjakan dalam hitungan detik atau menit. Buat cluster Cloud Dataproc dengan cepat dan sesuaikan ukurannya kapan saja, sehingga Anda tidak perlu khawatir cluster tidak dapat mengimbangi perubahan pipeline data Anda.

Lab ini menunjukkan cara menggunakan gcloud di Google Cloud untuk membuat cluster Google Cloud Dataproc, menjalankan tugas Apache Spark yang sederhana di cluster, lalu mengubah jumlah worker di cluster.

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Mulai Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Jika Anda sudah memiliki project atau akun pribadi Google Cloud, jangan menggunakannya untuk lab ini agar terhindar dari tagihan ekstra pada akun Anda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, jendela pop-up akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri adalah panel Lab Details dengan berikut ini:

   • Tombol Open Google Console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Console. Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Login.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username dari panel Lab Details dan tempel ke dialog Sign in. Klik Next.

4. Salin Password dari panel Lab Details dan tempel ke dialog Welcome. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial dari panel sebelah kiri. Jangan menggunakan kredensial Google Cloud Skills Boost. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

5. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan daftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Cloud Console akan terbuka di tab ini.

Catatan: Anda dapat melihat menu dengan daftar Produk dan Layanan Google Cloud dengan mengklik Menu navigasi di kiri atas.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas konsol Google Cloud.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke PROJECT_ID Anda. Output berisi baris yang mendeklarasikan PROJECT_ID untuk sesi ini:

Project Cloud Platform Anda dalam sesi ini disetel ke YOUR_PROJECT_ID

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

2. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

gcloud auth list

3. Klik Authorize.

4. Output Anda sekarang akan terlihat seperti ini:

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net Untuk menyetel akun aktif, jalankan: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar project ID dengan perintah ini:

gcloud config list project

Output:

[core] project = <project_ID>

Contoh output:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Catatan: Untuk mendapatkan dokumentasi gcloud yang lengkap di Google Cloud, baca panduan ringkasan gcloud CLI.

Tugas 1. Membuat cluster

1. Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk menetapkan Region:

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

2. Dataproc membuat bucket staging dan bucket sementara yang digunakan secara bersama oleh berbagai cluster di region yang sama. Karena kita tidak menentukan akun untuk digunakan Dataproc, Dataproc akan menggunakan akun layanan default Compute Engine yang secara default tidak memiliki izin bucket penyimpanan. Mari kita tambahkan izin tersebut.

• Pertama-tama, jalankan perintah berikut untuk mengambil PROJECT_ID dan PROJECT_NUMBER:

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

• Sekarang, jalankan perintah berikut untuk memberi peran Storage Admin ke akun layanan default Compute Engine:

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

3. Jalankan perintah berikut untuk membuat cluster yang diberi nama example-cluster dengan VM e2-standard-4 dan setelan Cloud Dataproc default:

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

4. Jika diminta, konfirmasi zona untuk cluster Anda. Masukkan Y.

Cluster Anda memerlukan waktu beberapa menit untuk dibuat.

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

Saat Anda melihat pesan "Created", Anda siap untuk melanjutkan.

Menguji tugas yang sudah selesai

Klik Check my progress untuk memverifikasi tugas yang telah diselesaikan. Jika Anda telah berhasil membuat cluster Dataproc, skor penilaian akan terlihat.

Membuat cluster Dataproc

Tugas 2. Mengirim tugas

• Jalankan perintah ini untuk mengirimkan contoh tugas Spark yang menghitung nilai kasar untuk pi:

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

Perintah tersebut menentukan:

• Bahwa Anda ingin menjalankan tugas spark di cluster example-cluster
• class yang berisi metode utama untuk aplikasi penghitung pi tugas
• Lokasi file jar yang berisi kode tugas Anda
• Parameter yang ingin Anda teruskan ke tugas, dalam kasus ini, jumlah tugas berjumlah 1.000

Catatan: Parameter yang diteruskan ke tugas harus diikuti tanda pisah ganda (--). Baca dokumentasi gcloud untuk mengetahui informasi lebih lanjut.

Tugas sedang berjalan dan output terakhir ditampilkan di jendela terminal:

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

Menguji tugas yang sudah selesai

Klik Check my progress untuk memverifikasi tugas yang telah diselesaikan. Jika Anda telah berhasil mengirimkan tugas, skor penilaian akan terlihat.

Mengirim tugas

Tugas 3. Mengupdate cluster

1. Untuk mengubah jumlah worker di cluster menjadi empat, jalankan perintah berikut:

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

Detail cluster Anda yang telah diubah ditampilkan di output perintah:

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

2. Anda dapat menggunakan perintah yang sama untuk mengurangi jumlah worker node:

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

Sekarang Anda dapat membuat cluster Dataproc dan menyesuaikan jumlah worker dari command line gcloud di Google Cloud.

Tugas 4. Menguji pemahaman Anda

Di bawah ini terdapat beberapa pertanyaan pilihan ganda untuk memperkuat pemahaman Anda tentang konsep lab ini. Jawab pertanyaan tersebut sebaik mungkin.

Selamat!

Anda telah mempelajari cara menggunakan gcloud di Google Cloud dengan membuat cluster Google Cloud Dataproc.

Menyelesaikan Quest Anda

Lab mandiri ini adalah bagian dari Quest Baseline: Data, ML, AI. Quest adalah serangkaian lab terkait yang membentuk jalur pembelajaran. Dengan menyelesaikan quest ini, Anda mendapatkan badge sebagai pengakuan atas pencapaian Anda. Anda dapat memperlihatkan badge atau beberapa badge kepada publik dan menautkannya di resume online atau akun media sosial Anda. Daftar ke quest ini dan langsung dapatkan kredit penyelesaian. Baca katalog Google Cloud Skills Boost untuk mengetahui semua Quest yang tersedia.

Langkah berikutnya / Pelajari lebih lanjut

Lab ini juga merupakan bagian dari rangkaian lab yang disebut Qwik Start. Lab ini dirancang agar Anda dapat mencoba berbagai fitur yang tersedia di Google Cloud. Telusuri "Qwik Start" di katalog lab untuk menemukan lab berikutnya yang ingin Anda ikuti.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 23 Oktober 2023

Lab Terakhir Diuji pada 23 Oktober 2023

Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.