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Visão geral

O Serviço Gerenciado para Apache Spark é um serviço de nuvem totalmente gerenciado, rápido e fácil de usar que executa clusters do Apache Spark e do Apache Hadoop de maneira mais simples e econômica. As operações que costumavam levar horas ou dias agora são concluídas em segundos ou minutos. Crie clusters do Serviço Gerenciado para Apache Spark rapidamente e os redimensione a qualquer momento para evitar que seus pipelines de dados excedam os limites dos clusters.

Neste laboratório, você vai aprender a usar a linha de comando para criar um cluster do Apache Spark gerenciado, executar um job simples do Apache Spark no cluster e mudar o número de workers.

Atividades deste laboratório

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Criar um cluster do Apache Spark gerenciado usando a linha de comando.
• Executar um job simples do Apache Spark.
• Mudar o número de workers do cluster.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. À direita, você encontra o painel Configuração e acesso ao laboratório com as seguintes informações:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • As credenciais temporárias (nome de usuário e senha) que você vai usar no laboratório
   • Outros dados, se necessários

   O timer do laboratório fica na parte de cima da página e mostra o tempo restante.

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página "Login" em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Configuração e acesso ao laboratório.

4. Clique em Avançar.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo Olá!.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Configuração e acesso ao laboratório.

6. Clique em Avançar.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, talvez receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes sem custo financeiro.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Tarefa 1. Criar um cluster

1. No Cloud Shell, execute o comando abaixo para configurar a região:

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

2. Desative a API Cloud Managed Service for Spark:

gcloud services disable dataproc.googleapis.com --force

3. Reative a API Cloud Managed Service for Spark:

gcloud services enable dataproc.googleapis.com

4. O Serviço Gerenciado para Apache Spark cria buckets temporários e de teste que são compartilhados entre clusters da mesma região. Como não vamos especificar uma conta para o Apache Spark gerenciado, ele vai usar a conta de serviço do Compute Engine que, por padrão, não tem permissões de acesso aos buckets de armazenamento. Vamos adicioná-los.

• Primeiro, execute estes comandos para saber o PROJECT_ID e o 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)')

• Agora, execute o comando abaixo para conceder o papel de Administrador de armazenamento e de worker do Apache Spark gerenciado à conta de serviço padrão do Compute Engine:

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

3. Ative o Acesso privado do Google na sua sub-rede executando o seguinte comando:

gcloud compute networks subnets update default --region={{{project_0.default_region | REGION }}} --enable-private-ip-google-access

4. Execute o comando abaixo para criar um cluster chamado example-cluster com VMs e2-standard-4 e as configurações padrão do Apache Spark gerenciado pelo Cloud:

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

5. Se for necessário confirmar sua zona do cluster: Digite Y.

A criação do cluster pode levar alguns minutos.

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

Quando a mensagem "Created" aparecer, você poderá avançar para a próxima etapa.

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark tiver sido criado corretamente, você receberá uma pontuação de avaliação.

Criar um cluster

Tarefa 2: Enviar um job

• Para enviar um job de amostra do Spark que calcula um valor aproximado para pi, execute o comando a seguir:

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

Esse comando especifica:

• que você quer executar um job spark no cluster example-cluster;
• a class que contém o método principal do aplicativo de cálculo de pi do job;
• o local do arquivo jar que contém o código do job;
• os parâmetros que você quer transferir para o job. Neste caso, o número de tarefas (1000).

Observação: os parâmetros transmitidos ao job precisam vir depois de dois traços (--). Para mais informações, consulte a documentação da gcloud.

A execução do job e a resposta final aparecem na janela do terminal:

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

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o job tiver sido enviado corretamente, você receberá uma pontuação de avaliação.

Enviar um job

Tarefa 3. Atualizar um cluster

1. Para mudar o número de workers no cluster para quatro, execute este comando:

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

Os dados atualizados do cluster são exibidos na saída do comando:

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

2. Você pode usar esse mesmo comando para diminuir o número de nós de trabalho:

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

Agora você já sabe criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark e ajustar o número de workers da linha de comando gcloud no Google Cloud.

Tarefa 4: Testar seus conhecimentos

Responda às perguntas de múltipla escolha a seguir para reforçar sua compreensão dos conceitos abordados neste laboratório. Use tudo o que você aprendeu até aqui.

Parabéns!

Você aprendeu a usar a linha de comando para criar e modificar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark e enviar jobs.

Próximas etapas / Saiba mais

Este laboratório também faz parte de uma série chamada Qwik Starts. Ela foi desenvolvida para apresentar os vários recursos disponíveis no Google Cloud. Confira a lista de "Qwik Starts" no catálogo de laboratórios para encontrar outro tópico que seja do seu interesse.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 15 de abril de 2026

Laboratório testado em 15 de abril de 2026

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