Tipi di macchine supportati

I cluster Managed Service for Apache Spark sono basati su istanze Compute Engine. I tipi di macchina definiscono le risorse hardware virtualizzate disponibili per un'istanza. Compute Engine offre sia tipi di macchine predefinite sia tipi di macchine personalizzate. I cluster Managed Service for Apache Spark possono utilizzare tipi predefiniti e personalizzati per i nodi master e worker.

I cluster Managed Service for Apache Spark supportano i seguenti tipi di macchine predefiniti di Compute Engine (la disponibilità dei tipo di macchina varia in base alla regione):

  • Tipi di macchine per uso generico, che includono i tipi di macchine N1, N2, N2D, E2, C3, C4, N4 e N4D (Managed Service for Apache Spark supporta anche i tipi di macchine personalizzate N1, N2, N2D, E2, N4 e N4D).

    Limitazioni:

    • Il tipo di macchina n1-standard-1 non è supportato per le immagini 2.0+ (il tipo di macchina n1-standard-1 non è consigliato per le immagini precedenti alla versione 2.0. Utilizza invece un tipo di macchina con più memoria).
    • I tipi di macchine con core condivisi non sono supportati, inclusi i seguenti tipi di macchine non supportati:
      • E2: tipi di macchine con core condivisi e2-micro, e2-small ed e2-medium e
      • N1: tipi di macchine con core condivisi f1-micro e g1-small.
    • Managed Service for Apache Spark seleziona hyperdisk-balanced come tipo di disco di avvio se il tipo di macchina è C4, N4 o N4D.
  • Tipi di macchine ottimizzate per il calcolo, che includono i tipi di macchine C2 e C2D.
  • Tipi di macchine ottimizzati per la memoria, che includono i tipi di macchine M1 e M2.
  • Tipi di macchine Arm, che includono i tipi di macchine C4A.

Tipi di macchine personalizzate

Managed Service for Apache Spark supporta i tipi di macchine personalizzate delle serie N1, N2, N2D, E2, N4 e N4D.

I tipi di macchine personalizzate sono ideali per i seguenti carichi di lavoro:

  • Workload non adatti ai tipi di macchina predefiniti.
  • Workload che richiedono più potenza di elaborazione o più memoria, ma non tutti gli upgrade forniti dal tipo di macchina di livello superiore.

Ad esempio, se hai un workload che richiede più potenza di elaborazione di quella fornita da un'istanza n1-standard-4, ma l'istanza n1-standard-8, il livello successivo, fornisce una capacità eccessiva. Con i tipi di macchine personalizzate, puoi creare cluster Managed Service for Apache Spark con nodi master e/o worker nella gamma media, con 6 CPU virtuali e 25 GB di memoria.

Specifica un tipo di macchina personalizzata

I tipi di macchine personalizzate utilizzano una specifica machine type speciale e sono soggetti a limitazioni. Ad esempio, la specifica del tipo di macchina personalizzata per una VM personalizzata con 6 CPU virtuali e 22,5 GB di memoria è custom-6-23040.

I numeri nella specifica del tipo di macchina corrispondono al numero di CPU virtuali (vCPU) nella macchina (6) e alla quantità di memoria (23040). La quantità di memoria viene calcolata moltiplicando la quantità di memoria in gigabyte per 1024 (vedi Esprimere la memoria in GB o MB). In questo esempio, 22,5 (GB) viene moltiplicato per 1024: 22.5 * 1024 = 23040.

Specifica il tipo di macchina personalizzata quando crei un cluster. Puoi impostare il tipo di macchina per i nodi master o worker o entrambi quando crei un cluster. Se imposti entrambi, il nodo master può utilizzare un tipo di macchina personalizzata diverso da quello utilizzato dai worker. Il tipo di macchina utilizzato da tutti i worker secondari segue le impostazioni per i worker principali e non può essere impostato separatamente (vedi Worker secondari: VM prerilasciabili e non prerilasciabili).

Prezzi dei tipi di macchine personalizzate

I tipo di macchina personalizzate si basano sulle risorse utilizzate in una macchina personalizzata. I prezzi di Managed Service for Apache Spark vengono aggiunti al costo delle risorse di calcolo e si basano sul numero totale di CPU virtuali (vCPU) utilizzate in un cluster.

Crea un cluster con un tipo di macchina specificato

ConsoleGoogle Cloud

  • Apri la pagina Crea cluster.
  • Nella sezione Configurazione worker, seleziona la famiglia di macchine, la serie e il tipo.
  • Per impostazione predefinita, le impostazioni del nodo driver(master) sono le stesse del worker principale. In Configurazione aggiuntiva, puoi modificare Nodo driver per deselezionare la casella di controllo Imposta il nodo driver come il worker principale, quindi specificare le impostazioni del nodo driver.

    • Comando gcloud CLI

    Esegui il comando gcloud dataproc clusters create con i seguenti flag per creare un cluster Managed Service for Apache Spark con tipi di macchine master e/o worker:

    • Il flag --master-machine-type machine-type ti consente di impostare il tipo di macchina predefinito o personalizzato utilizzato dall'istanza VM master nel cluster (o dalle istanze master se crei un cluster HA).
    • Il flag --worker-machine-type custom-machine-type ti consente di impostare il tipo di macchina predefinita o personalizzata utilizzato dalle istanze VM worker nel cluster

    Esempio:

    gcloud dataproc clusters create test-cluster /
    --master-machine-type custom-6-23040 /
    --worker-machine-type custom-6-23040 /
    other args
    Una volta avviato il cluster Managed Service for Apache Spark, i dettagli del cluster vengono visualizzati nella finestra del terminale. Di seguito è riportato un elenco parziale di esempio delle proprietà del cluster visualizzate nella finestra del terminale: 
    ...
properties:
  distcp:mapreduce.map.java.opts: -Xmx1638m
  distcp:mapreduce.map.memory.mb: '2048'
  distcp:mapreduce.reduce.java.opts: -Xmx4915m
  distcp:mapreduce.reduce.memory.mb: '6144'
  mapred:mapreduce.map.cpu.vcores: '1'
  mapred:mapreduce.map.java.opts: -Xmx1638m
...

    API

    Per creare un cluster con tipi di macchine personalizzate, imposta machineTypeUri in masterConfig e/o workerConfig InstanceGroupConfig nella richiesta API cluster.create.

    Esempio:

    POST /v1/projects/my-project-id/regions/is-central1/clusters/
{
  "projectId": "my-project-id",
  "clusterName": "test-cluster",
  "config": {
    "configBucket": "",
    "gceClusterConfig": {
      "subnetworkUri": "default",
      "zoneUri": "us-central1-a"
    },
    "masterConfig": {
      "numInstances": 1,
      "machineTypeUri": "n1-highmem-4",
      "diskConfig": {
        "bootDiskSizeGb": 500,
        "numLocalSsds": 0
      }
    },
    "workerConfig": {
      "numInstances": 2,
      "machineTypeUri": "n1-highmem-4",
      "diskConfig": {
        "bootDiskSizeGb": 500,
        "numLocalSsds": 0
      }
    }
  }
}

    Crea un cluster con un tipo di macchina personalizzata con memoria estesa

    Managed Service for Apache Spark supporta tipi di macchine personalizzate con memoria estesa oltre il limite di 6,5 GB per vCPU (vedi Prezzi della memoria estesa).

    ConsoleGoogle Cloud

  • Apri la pagina Crea cluster di Managed Service for Apache Spark.
  • Nella sezione Configurazione worker, seleziona la famiglia di macchine, la serie e il tipo.
  • Per impostazione predefinita, le impostazioni del nodo driver (master) sono le stesse del worker principale. In Configurazione aggiuntiva, puoi modificare Nodo driver per deselezionare la casella di controllo Imposta il nodo driver come il worker principale, quindi specificare le impostazioni del nodo driver.

    • gcloud CLI

    Per creare un cluster dalla riga di comando gcloud con CPU personalizzate con memoria estesa, aggiungi un suffisso -ext ai flag ‑‑master-machine-type e/o ‑‑worker-machine-type.

    Esempio

    Il seguente esempio di riga di comando gcloud crea un cluster Managed Service for Apache Spark con 1 CPU e 50 GB di memoria (50 * 1024 = 51200) in ogni nodo:

    gcloud dataproc clusters create test-cluster /
    --master-machine-type custom-1-51200-ext /
    --worker-machine-type custom-1-51200-ext /
    other args

    API

    Il seguente snippet JSON <code.instancegroupconfig< code="" dir="ltr" translate="no"></code.instancegroupconfig<> dalla richiesta clusters.create dell'API REST Dataproc specifica 1 CPU e 50 GB di memoria (50 * 1024 = 51200) in ogni nodo:

    ...
    "masterConfig": {
      "numInstances": 1,
      "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext",
    ...
    },
    "workerConfig": {
      "numInstances": 2,
      "machineTypeUri": "custom-1-51200-ext",
     ...
...

    Tipi di macchine per le braccia

    Managed Service for Apache Spark supporta la creazione di un cluster con nodi che utilizzano tipi di macchine Arm, come il tipo di macchina C4A.

    Requisiti e limitazioni:

    • L'immagine di Managed Service for Apache Spark deve essere compatibile con il chipset Arm. Le immagini di Managed Service for Apache Spark 2.1-ubuntu20-arm, 2.2-ubuntu22-arm e 2.3-ubuntu22-arm (e il suffisso -arm successivo) sono compatibili con il chipset Arm. Le immagini compatibili con Arm non supportano molti componenti facoltativi e di azioni di inizializzazione, come indicato nelle pagine delle versioni di rilascio delle immagini.
    • Poiché per un cluster deve essere specificata un'immagine, i nodi master, worker e worker secondari devono utilizzare un tipo di macchina Arm compatibile con l'immagine Arm di Managed Service for Apache Spark selezionata.
    • Le funzionalità di Managed Service for Apache Spark che non sono compatibili con i tipi di macchine Arm non sono disponibili (ad esempio, le SSD locali non sono supportate dai tipi di macchine C4A).
    • Le immagini ARM supportano solo i componenti preinstallati e un insieme limitato di componenti opzionali. Gli altri componenti facoltativi e tutte le azioni di inizializzazione non sono supportati.

    Crea un cluster con un tipo di macchina Arm

    Console

    Per creare un cluster Managed Service for Apache Spark che utilizza un tipo di macchina Arm, segui questi passaggi:

    1. Apri la pagina Crea cluster di Managed Service for Apache Spark.
    2. Nella sezione Configurazione worker, seleziona la famiglia di macchine, la serie e il tipo.
    3. Per impostazione predefinita, le impostazioni del nodo driver (master) sono le stesse del worker principale. In Configurazione aggiuntiva, puoi modificare Nodo driver per deselezionare la casella di controllo Imposta il nodo driver come il worker principale, quindi specificare le impostazioni del nodo driver.

    gcloud

    Per creare un cluster Managed Service for Apache Spark che utilizza un tipo di macchina Arm, esegui il seguente comando gcloud localmente in una finestra del terminale o in Cloud Shell. Questo esempio specifica l'immagine 2.1-ubuntu20-arm e il tipo di macchina Arm c4a-standard-4.

    gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --region=REGION \
    --image-version=2.1-ubuntu20-arm \
    --master-machine-type=c4a-standard-4 \
    --worker-machine-type=c4a-standard-4

    Note:

    • REGION: la regione in cui si troverà il cluster.

    • Consulta la documentazione di riferimento di gcloud dataproc clusters create per informazioni su altri flag della riga di comando che puoi utilizzare per personalizzare il cluster.

    API

    La seguente richiesta di esempio dell'API Dataproc REST clusters.create crea un cluster che utilizza il tipo di macchina Arm c4a-standard-4.

    POST /v1/projects/my-project-id/regions/is-central1/clusters/
{
  "projectId": "my-project-id",
  "clusterName": "sample-cluster",
  "config": {
    "configBucket": "",
    "gceClusterConfig": {
      "subnetworkUri": "default",
      "zoneUri": "us-central1-a"
    },
    "masterConfig": {
      "numInstances": 1,
      **"machineTypeUri": "c4a-standard-4"**,
      "diskConfig": {
        "bootDiskSizeGb": 500,
      }
    },
    "workerConfig": {
      "numInstances": 2,
      **"machineTypeUri": "c4a-standard-4"**,
      "diskConfig": {
        "bootDiskSizeGb": 500,
        "numLocalSsds": 0
      }
    },
    "softwareConfig": {
      "imageVersion": "2.1-ubuntu20-arm"
    }
  }
}

    Passaggi successivi