Descripción general

En este lab, identificarás operaciones de Map y Reduce, ejecutarás la canalización y usarás parámetros de línea de comandos.

Objetivo

• Identificar las operaciones Map y Reduce
• Ejecutar la canalización
• Usar parámetros de la línea de comandos

Configuración

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Verifica los permisos del proyecto

Antes de comenzar a trabajar en Google Cloud, asegúrate de que tu proyecto tenga los permisos correctos en Identity and Access Management (IAM).

1. En la consola de Google Cloud, en el Menú de navegación (), selecciona IAM y administración > IAM.

2. Confirma que aparezca la cuenta de servicio predeterminada de Compute {número-del-proyecto}-compute@developer.gserviceaccount.com, y que tenga asignado el rol Editor. El prefijo de la cuenta es el número del proyecto, que puedes encontrar en el menú de navegación > Descripción general de Cloud > Panel.

1. En la consola de Google Cloud, en el menú de navegación, haz clic en Descripción general de Cloud > Panel.
2. Copia el número del proyecto (p. ej., 729328892908).
3. En el Menú de navegación, selecciona IAM y administración > IAM.
4. En la parte superior de la tabla de funciones, debajo de Ver por principales, haz clic en Otorgar acceso.
5. En Principales nuevas, escribe lo siguiente:

6. Reemplaza {número-del-proyecto} por el número de tu proyecto.
7. En Rol, selecciona Proyecto (o Básico) > Editor.
8. Haz clic en Guardar.

Tarea 1: Preparativos del lab

Se deben completar pasos específicos para ejecutar correctamente este lab.

Abre la terminal SSH y conéctate a la VM de entrenamiento

Ejecutarás todo el código desde una VM de entrenamiento seleccionada.

1. En Console, abre el Menú de navegación () y haz clic en Compute Engine > Instancias de VM.

2. Ubica la línea que tenga la instancia training-vm.

3. En el extremo derecho, en Conectar, haz clic en SSH para abrir una ventana de la terminal.

4. En este lab, ingresarás comandos de la CLI en training-vm.

Clona el repositorio de GitHub de entrenamiento

• En la terminal SSH training-vm, ingresa el siguiente comando:

Tarea 2: Identifica las operaciones Map y Reduce

• Vuelve a la terminal SSH training-vm, navega al directorio /training-data-analyst/courses/data_analysis/lab2/python y busca el archivo is_popular.py con Nano. No realices cambios en el código. Presiona Ctrl+X para salir de Nano.

¿Puedes responder estas preguntas sobre el archivo is_popular.py?

• ¿Qué argumentos personalizados se definen?
• ¿Cuál es el prefijo de salida predeterminado?
• ¿Cómo se configura la variable output_prefix en main()?
• ¿Cómo se configuran los argumentos de la canalización como --runner?
• ¿Cuáles son los pasos clave en la canalización?
• ¿Cuáles de estos pasos se ejecutan en paralelo?
• ¿Cuáles de estos pasos son agregaciones?

Tarea 3. Ejecuta la canalización

1. En la terminal SSH training-vm, ejecuta la canalización localmente:

2. Identifica el archivo de salida. Debería ser output<sufijo> y podría ser un archivo fragmentado:

3. Examina el archivo output y reemplaza "-*" por el sufijo adecuado:

Tarea 4: Usa parámetros de la línea de comandos

1. En la terminal SSH training-vm, cambia el valor predeterminado del prefijo de salida:

2. ¿Cuál será el nombre del nuevo archivo escrito?
3. Ten en cuenta que ahora tienes un nuevo archivo en el directorio /tmp:

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

La cantidad de estrellas indica lo siguiente:

• 1 estrella = Muy insatisfecho
• 2 estrellas = Insatisfecho
• 3 estrellas = Neutral
• 4 estrellas = Satisfecho
• 5 estrellas = Muy satisfecho

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