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Panoramica

Cloud Dataproc è un servizio cloud completamente gestito, veloce e facile da utilizzare per eseguire cluster Apache Spark e Apache Hadoop in modo semplice ed economico. Ora puoi eseguire in pochi secondi o minuti operazioni che prima richiedevano ore o giorni. Puoi creare rapidamente cluster Cloud Dataproc e ridimensionarli in qualsiasi momento, così non dovrai preoccuparti che le pipeline dei dati superino le dimensioni dei cluster.

Questo lab illustra come utilizzare gcloud su Google Cloud per creare un cluster Google Cloud Dataproc, eseguire un semplice job Apache Spark nel cluster, quindi modificare il numero di worker nel cluster.

Configurazione e requisiti

Prima di fare clic sul pulsante Avvia lab

Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Avvia 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 prima persona, 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:

• Accesso a un browser internet standard (Chrome è il browser consigliato).

Nota: utilizza una finestra del browser in incognito o privata per eseguire questo lab. Ciò evita eventuali conflitti tra il tuo account personale e l'account Studente, che potrebbero causare addebiti aggiuntivi sul tuo account personale.

• È ora di completare il lab: ricorda che, una volta iniziato, non puoi metterlo in pausa.

Nota: se hai già un account o un progetto Google Cloud personale, non utilizzarlo per questo lab per evitare addebiti aggiuntivi al tuo account.

Come avviare il lab e accedere alla console Google Cloud

1. Fai clic sul pulsante Avvia lab. Se devi effettuare il pagamento per il lab, si apre una finestra popup per permetterti di selezionare il metodo di pagamento. A sinistra, trovi il riquadro Dettagli lab con le seguenti informazioni:

   • Pulsante Apri console Google
   • Tempo rimanente
   • Credenziali temporanee da utilizzare per il lab
   • Altre informazioni per seguire questo lab, se necessario

2. Fai clic su Apri console Google. 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.

   Note: se visualizzi la finestra di dialogo Scegli un account, fai clic su Utilizza un altro account.

3. Se necessario, copia il Nome utente dal riquadro Dettagli lab e incollalo nella finestra di dialogo di accesso. Fai clic su Avanti.

4. Copia la Password dal riquadro Dettagli lab e incollala nella finestra di dialogo di benvenuto. Fai clic su Avanti.

   Importante: devi utilizzare le credenziali presenti nel riquadro di sinistra. Non utilizzare le tue credenziali Google Cloud Skills Boost. Nota: utilizzare il tuo account Google Cloud per questo lab potrebbe comportare addebiti aggiuntivi.

5. Fai clic nelle pagine successive:

   • Accetta i termini e le condizioni.
   • Non inserire opzioni di recupero o l'autenticazione a due fattori, perché si tratta di un account temporaneo.
   • Non registrarti per le prove gratuite.

Dopo qualche istante, la console Google Cloud si apre in questa scheda.

Nota: puoi visualizzare il menu con un elenco di prodotti e servizi Google Cloud facendo clic sul menu di navigazione in alto a sinistra.

Attiva Cloud Shell

Cloud Shell è una macchina virtuale in cui sono caricati strumenti per sviluppatori. Offre una home directory permanente da 5 GB e viene eseguita su Google Cloud. Cloud Shell fornisce l'accesso da riga di comando alle risorse Google Cloud.

1. Fai clic su Attiva Cloud Shell nella parte superiore della console Google Cloud.

Quando la connessione è attiva, l'autenticazione è già avvenuta e il progetto è impostato sul tuo PROJECT_ID. L'output contiene una riga che dichiara il PROJECT_ID per questa sessione:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud è lo strumento a riga di comando di Google Cloud. È preinstallato su Cloud Shell e supporta il completamento tramite tasto Tab.

2. (Facoltativo) Puoi visualizzare il nome dell'account attivo con questo comando:

gcloud auth list

3. Fai clic su Autorizza.

4. L'output dovrebbe avere ora il seguente aspetto:

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Facoltativo) Puoi elencare l'ID progetto con questo comando:

gcloud config list project

Output:

[core] project = <project_ID>

Output di esempio:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Nota: per la documentazione completa di gcloud, in Google Cloud, fai riferimento alla Panoramica dell'interfaccia a riga di comando gcloud.

Attività 1: crea un cluster

1. Esegui il comando seguente in Cloud Shell per impostare la regione:

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

2. Dataproc crea i bucket temporanei e di gestione temporanea che vengono condivisi tra i cluster nella stessa regione. Poiché non stiamo specificando un account da usare per Dataproc, verrà usato quello di servizio predefinito di Compute Engine, che per impostazione predefinita non ha le autorizzazioni per i bucket di archiviazione. Aggiungiamole.

• Per prima cosa, esegui questi comandi per recuperare PROJECT_ID e 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)')

• Ora esegui il comando seguente per assegnare il ruolo Amministratore Storage all'account di servizio predefinito di Compute Engine:

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

3. Esegui questo comando per creare un cluster chiamato example-cluster con VM e2-standard-4 e impostazioni predefinite di Cloud Dataproc:

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

4. Se ti viene richiesto di confermare una zona per il cluster, inserisci Y.

La creazione del cluster richiede qualche minuto.

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

Quando viene visualizzato il messaggio "Created" (Creato), tutto è pronto per il passaggio successivo.

Verifica l'attività completata

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita. Se hai creato un custer Dataproc correttamente, sarà visualizzato un punteggio di valutazione.

Crea un cluster Dataproc

Attività 2: invia un job

• Esegui questo comando per inviare un job Spark di esempio che calcola il valore approssimativo di pi greco:

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

Il comando specifica:

• Che deve essere eseguito un job spark sul cluster cluster-esempio.
• La classe che contiene il metodo principale per l'applicazione del job che calcola il valore di pi greco.
• Il percorso del file jar che contiene il codice del job.
• I parametri da passare al job. Nel nostro caso, il numero di attività, che è pari a 1000.

Nota: i parametri da passare al job devono seguire un doppio trattino (--). Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di gcloud.

L'esecuzione del job e l'output finale vengono visualizzati nella finestra del terminale.

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

Verifica l'attività completata

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita. Se hai inviato un job correttamente, sarà visualizzato un punteggio di valutazione.

Invia un job

Attività 3: aggiorna un cluster

1. Per cambiare il numero di worker nel cluster e impostarlo su 4, esegui il comando seguente:

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

I dettagli aggiornati del cluster vengono visualizzati nell'output del comando:

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

2. Per diminuire il numero di nodi worker, puoi eseguire lo stesso comando:

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

Ora sei in grado di creare un cluster Dataproc e modificare il numero di worker dalla riga di comando di gcloud su Google Cloud.

Attività 4: verifica le tue conoscenze

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.

Complimenti!

Hai scoperto come utilizzare gcloud su Google Cloud mediante la creazione di un cluster Google Cloud Dataproc.

Completa la Quest

Questo self-paced lab fa parte della Quest Baseline: Data, ML, AI. Una Quest è una serie di lab collegati tra loro che formano un percorso di apprendimento. Il completamento della Quest ti permette di ottenere un badge come riconoscimento dell'obiettivo raggiunto. Puoi rendere pubblici i tuoi badge inserendone i link nel tuo CV online o sui social media. Iscriviti alla Quest e ricevi subito un riconoscimento per aver completato questo lab. Fai riferimento al catalogo Google Cloud Skills Boost per tutte le Quest disponibili.

Passaggi successivi/Scopri di più

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.

Formazione e certificazione Google Cloud

… per utilizzare al meglio le tecnologie Google Cloud. I nostri corsi ti consentono di sviluppare competenze tecniche e best practice per aiutarti a metterti subito al passo e avanzare nel tuo percorso di apprendimento. Offriamo vari livelli di formazione, dal livello base a quello avanzato, con opzioni di corsi on demand, dal vivo e virtuali, in modo da poter scegliere il più adatto in base ai tuoi impegni. Le certificazioni ti permettono di confermare e dimostrare le tue abilità e competenze relative alle tecnologie Google Cloud.

Ultimo aggiornamento del manuale: 23 ottobre 2023

Ultimo test del lab: 23 ottobre 2023

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