"Managed Service for Apache Spark" is the new name for the product formerly known as "Dataproc on Compute Engine" (cluster deployment) and "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (serverless deployment).

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Jupyter-Notebook in einem Cluster installieren und ausführen

Ziele

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Jupyter-Komponente von Managed Service for Apache Spark in einem neuen Cluster installieren und dann von Ihrem lokalen Browser aus eine Verbindung zur UI von Jupyter-Notebook herstellen, die im Cluster mit dem Component Gateway von Managed Service for Apache Spark ausgeführt wird.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Verwenden Sie den Preisrechner.

Neuen Nutzern von Google Cloud steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Hinweis

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt und einen Cloud Storage Bucket, falls noch nicht geschehen.

Projekt einrichten
1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
  Roles required to select or create a project
  - Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
  - Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
  Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
  
  Go to project selector
2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
3. Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.
  Roles required to enable APIs
  To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.
  Enable the APIs
4. Installieren Sie die Google Cloud CLI.
5. Konfigurieren Sie die gcloud CLI für die Verwendung Ihrer föderierten Identität.
  
  Weitere Informationen finden Sie unter Mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
6. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
```
gcloud init
```
Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt zum Speichern aller Notebooks, die Sie in dieser Anleitung erstellen.
1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console unter „Cloud Storage“ zur Seite Buckets.
  Buckets aufrufen
2. Klicken Sie auf Erstellen.
3. Geben Sie auf der Seite Bucket erstellen die Bucket-Informationen ein. Klicken Sie auf Weiter, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
  1. Führen Sie im Abschnitt Einstieg die folgenden Schritte aus:
    - Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, der den Anforderungen für Bucket-Namen entspricht.
    - So fügen Sie ein Bucket-Label hinzu: Maximieren Sie den Bereich Label (), klicken Sie auf Label hinzufügen und geben Sie einen key und einen value für Ihr Label an.
  2. Gehen Sie im Abschnitt Speicherort für Daten auswählen so vor:
    1. Wählen Sie einen Standorttyp aus.
    2. Wählen Sie im Drop-down-Menü Standorttyp einen Standort aus, an dem die Daten Ihres Buckets dauerhaft gespeichert werden sollen.
      - Wenn Sie den Standorttyp Dual-Region auswählen, können Sie auch die Turboreplikation aktivieren, indem Sie das entsprechende Kästchen anklicken.
    3. Wenn Sie die Bucket-übergreifende Replikation einrichten möchten, wählen Sie Bucket-übergreifende Replikation über Storage Transfer Service hinzufügen aus und führen Sie die folgenden Schritte aus:
      Bucket-übergreifende Replikation einrichten
      
      Wählen Sie im Menü Bucket einen Bucket aus.
      
      Klicken Sie im Bereich Replikationseinstellungen auf Konfigurieren , um die Einstellungen für den Replikationsjob zu konfigurieren.
      
      Der Bereich Bucket-übergreifende Replikation konfigurieren wird angezeigt.
      
      Wenn Sie die zu replizierenden Objekte nach dem Objektnamenspräfix filtern möchten, geben Sie ein Präfix ein, mit dem Sie Objekte ein- oder ausschließen möchten, und klicken Sie dann auf Präfix hinzufügen.
      
      Wenn Sie eine Speicherklasse für die replizierten Objekte festlegen möchten, wählen Sie im Menü Speicherklasse eine Speicherklasse aus. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, wird für replizierte Objekte standardmäßig die Speicherklasse des Ziel-Buckets verwendet.
      
      Klicken Sie auf Fertig.
  3. Gehen Sie im Abschnitt Speicherort für Daten auswählen so vor:
    1. Wählen Sie eine Standardspeicherklasse für den Bucket oder Autoclass für die automatische Speicherklassenverwaltung der Daten Ihres Buckets aus.
    2. Wenn Sie den hierarchischen Namespace aktivieren möchten, wählen Sie im Bereich Speicher für datenintensive Arbeitslasten optimieren die Option Hierarchischen Namespace für diesen Bucket aktivieren aus.
      Hinweis: Sie können den hierarchischen Namespace nicht in vorhandenen Buckets aktivieren.
  4. Im Abschnitt Zugriff auf Objekte steuern wählen Sie aus, ob der Bucket Verhinderung des öffentlichen Zugriffs durchsetzt, und wählen Sie eine Methode für die Zugriffssteuerung für die Objekte Ihres Buckets aus.
    Hinweis: Sie können die Einstellung Öffentlichen Zugriff verhindern nicht ändern, wenn diese Einstellung durch eine Organisationsrichtlinie erzwungen wird.
  5. Gehen Sie im Bereich Auswählen, wie Objektdaten geschützt werden so vor:
    - Wählen Sie eine der Optionen unter Datenschutz aus, die Sie für Ihren Bucket festlegen möchten.
      - Wenn Sie das vorläufige Löschen aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Richtlinie für vorläufiges Löschen (zur Datenwiederherstellung) an, und geben Sie die Anzahl der Tage an, die Objekte nach dem Löschen aufbewahrt werden sollen.
      - Wenn Sie die Objektversionsverwaltung einrichten möchten, klicken Sie das Kästchen Objektversionierung (zur Versionsverwaltung) an und geben Sie die maximale Anzahl der Versionen pro Objekt und die Anzahl der Tage an, nach denen die nicht aktuellen Versionen ablaufen.
      - Wenn Sie die Aufbewahrungsrichtlinie für Objekte und Buckets aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Aufbewahrung (zur Compliance) an und führen Sie dann die folgenden Schritte aus:
        
        Wenn Sie die Objektaufbewahrungssperre aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Objektaufbewahrung aktivieren an.
        
        Wenn Sie die Bucket-Sperre aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Aufbewahrungsrichtlinie für Bucket festlegen an und wählen Sie eine Zeiteinheit und eine Zeitdauer für die Aufbewahrungsdauer aus.
    - Wenn Sie auswählen möchten, wie Ihre Objektdaten verschlüsselt werden, maximieren Sie den Datenverschlüsselung-Bereich () und wählen Sie eine Datenverschlüsselung-Methode aus.
4. Klicken Sie auf Erstellen.
gespeichert.

Cluster erstellen und Jupyter-Komponente installieren

Erstellen Sie einen Cluster mit der installierten Jupyter-Komponente.

Jupyter-UI und JupyterLab-UI öffnen

Klicken Sie in der Google Cloud console auf die Links zum Component Gateway in der Google Cloud console, um das Jupyter-Notebook oder die JupyterLab-UIs zu öffnen, die auf dem Cluster ausgeführt werden.

Das Verzeichnis der obersten Ebene, das von Ihrer Jupyter-Instanz angezeigt wird, ist ein virtuelles Verzeichnis, mit dem Sie die Inhalte Ihres Cloud Storage-Bucket oder Ihres lokalen Dateisystems anzeigen können. Sie können entweder einen Speicherort auswählen, indem Sie auf den Link GCS für Cloud Storage oder Lokales Laufwerk für das lokale Dateisystem des Masterknotens in Ihrem Cluster klicken.

Klicken Sie auf den Link GCS. In der Web-UI von Jupyter Notebook werden die in Ihrem Cloud Storage-Bucket gespeicherten Notebooks angezeigt, einschließlich aller Notebooks, die Sie in dieser Anleitung erstellen.

Bereinigen

Nachdem Sie die Anleitung abgeschlossen haben, können Sie die erstellten Ressourcen bereinigen, damit sie keine Kontingente mehr nutzen und keine Gebühren mehr anfallen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie diese Ressourcen löschen oder deaktivieren.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Wechseln Sie in der Google Cloud console zur Seite Ressourcen verwalten.
Zur Seite „Ressourcen verwalten“
Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie auf Löschen.
Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Cluster löschen

So löschen Sie den Cluster:

gcloud dataproc clusters delete cluster-name \
    --region=${REGION}

Bucket löschen

So löschen Sie den Cloud Storage-Bucket, den Sie unter Hinweis, Schritt 2 erstellt haben, einschließlich der Notebooks im Bucket gespeichert:
```
gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive
```

Nächste Schritte

Lebenszyklus von Arbeitslasten für Daten in Ihrer Agent-Umgebung verwalten mit dem Google Cloud Data Agent Kit
Datenpipelines mit dem Data Agent Kit erstellen
Siehe Kurzanleitung zum Jupyter-/IPython-Notebook