עדכון אשכול

בדוגמה הזו מוסבר למשתמש איך לעדכן אשכול Cloud Dataproc באמצעות ספריית הלקוח של Python.

דוגמת קוד

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במאמר התחלה מהירה של Managed Service for Apache Spark באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Managed Service for Apache Spark Python API.

כדי לבצע אימות ל-Managed Service for Apache Spark, מגדירים את ה-Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

from google.cloud import dataproc_v1 as dataproc


def update_cluster(project_id, region, cluster_name, new_num_instances):
    """This sample walks a user through updating a Cloud Dataproc cluster
    using the Python client library.

    Args:
        project_id (str): Project to use for creating resources.
        region (str): Region where the resources should live.
        cluster_name (str): Name to use for creating a cluster.
    """

    # Create a client with the endpoint set to the desired cluster region.
    client = dataproc.ClusterControllerClient(
        client_options={"api_endpoint": f"{region}-dataproc.googleapis.com:443"}
    )

    # Get cluster you wish to update.
    cluster = client.get_cluster(
        project_id=project_id, region=region, cluster_name=cluster_name
    )

    # Update number of clusters
    mask = {"paths": {"config.worker_config.num_instances": str(new_num_instances)}}

    # Update cluster config
    cluster.config.worker_config.num_instances = new_num_instances

    # Update cluster
    operation = client.update_cluster(
        project_id=project_id,
        region=region,
        cluster=cluster,
        cluster_name=cluster_name,
        update_mask=mask,
    )

    # Output a success message.
    updated_cluster = operation.result()
    print(f"Cluster was updated successfully: {updated_cluster.cluster_name}")

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בGoogle Cloud דפדפן לדוגמה.