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概要

Managed Service for Apache Spark は、オープンソースのデータツールを利用してバッチ処理、クエリ実行、ストリーミング、ML を行えるマネージド Spark / Hadoop サービスです。Managed Service for Apache Spark の自動化機能を利用すると、クラスタを速やかに作成し、簡単に管理できます。また、不要なときにはクラスタを無効にして費用を節約できます。管理にかかる時間と費用が削減されるので、自分の仕事とデータに集中できます。

このラボは、Google Cloud コンソールを使用して Managed Service for Apache Spark クラスタを作成する方法のガイドを基に作成されています。

学習内容

• Managed Service for Apache Spark クラスタを作成する（Apache Spark はプリインストール済み）
• Spark ジョブを送信する
• クラスタをシャットダウンする

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 右側の [ラボの設定とアクセス] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • このラボで使用する一時的な認証情報（ユーザー名とパスワード）
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

   ラボのタイマーはページの上部に表示され、残り時間が示されます。

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示された場合は、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの設定とアクセス] パネルでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの設定とアクセス] パネルでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで指定された認証情報を使用する必要があります。ご自身の Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後のページはクリックして先に進みます。

   • 利用規約に同意します。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

しばらくすると、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

2. ウィンドウで次の操作を行います。

   • Cloud Shell 情報ウィンドウで操作を進めます。
   • Cloud Shell が認証情報を使用して Google Cloud API を呼び出すことを承認します。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の Project_ID、 が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

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

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

3. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

4. [承認] をクリックします。

出力:

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

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

Compute Engine サービス アカウントに必要な IAM ロールを付与する

クラスタの作成に必要なストレージ権限をサービス アカウントに付与するには、次の手順を行います。

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[IAM と管理] > [IAM] を選択します。

2. Compute Engine のデフォルトのサービス アカウント（[project-number]-compute@developer.gserviceaccount.com）のプリンシパルの編集アイコン（鉛筆アイコン）をクリックします。

3. [+ 別のロールを追加] をクリックします。

4. [ロールを選択] で、[ストレージ管理者] を検索して、結果から選択します。

5. [保存] をクリックします。

タスク 1. クラスタを作成する

• Cloud Shell で、次のコマンドを実行してクラスタを作成します（プロンプトが表示されたら、[承認] をクリックします）。

gcloud dataproc clusters create {{{project_0.startup_script.cluster_name | CLUSTER_NAME}}} \ --region={{{project_0.startup_script.lab_region | REGION}}} \ --zone={{{project_0.startup_script.lab_zone | ZONE}}} \ --master-machine-type=e2-standard-2 \ --master-boot-disk-size=30GB \ --master-boot-disk-type=pd-standard \ --num-workers=2 \ --worker-machine-type=e2-standard-2 \ --worker-boot-disk-size=30GB \ --worker-boot-disk-type=pd-standard

プロビジョニングが完了するまで数分待ちます。完了すると、クラスタが作成されたことを確認する出力が表示されます。

Waiting on operation [projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID]. Waiting for cluster creation operation...done. Created [https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/qlab] Cluster placed in zone [ZONE].

完了したタスクをテストする

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

クラスタを作成する

タスク 2. クラスタにジョブを送信する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[すべてのプロダクトを表示] をクリックします。[アナリティクス] で、[マネージド Apache Spark] をクリックします。

2. [ジョブ] を選択して、Managed Service for Apache Spark ジョブの表示に切り替えます。

3. [ジョブを送信] をクリックします。

4. 以下のパラメータの値を設定し、他のパラメータはデフォルト設定のままにします。

パラメータ	値
リージョン
クラスタ
ジョブタイプ
メインクラスまたは JAR
JAR ファイル
引数

5. [送信] をクリックします。

ジョブがジョブリストに表示されます。このリストには、プロジェクトのジョブがクラスタ、タイプ、現在のステータスとともに表示されます。新しいジョブは [実行中] と表示されます。ステータスが [成功] になったら、次の手順に進みます。

完了したタスクをテストする

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。

クラスタにジョブを送信する

5. 完了したジョブの出力を表示するには、[ジョブ] リストでジョブ ID をクリックします。

6. スクロールしなくてもよいように、[行を折り返す] を [オン] に設定します。

pi のおおよその値が正しく計算されたことが示されます。

タスク 3. クラスタをシャットダウンする

1. クラスタのシャットダウンは [クラスタ] ページで行えます。

2. [qlab] クラスタの横にあるチェックボックスをオンにして、[削除] をクリックします。

3. [確定] をクリックして削除を確定します。

タスク 4. 理解度チェック

今回のラボで学習した内容の理解を深めていただくため、以下の選択式問題を用意しました。正解を目指して頑張ってください。

お疲れさまでした

Managed Service for Apache Spark クラスタを作成し、Spark ジョブを送信して、クラスタをシャットダウンする方法を学習しました。

次のステップと詳細情報

• Managed Service for Apache Spark の詳細については、Managed Service for Apache Spark のドキュメントをご覧ください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2026 年 5 月 18 日

ラボの最終テスト日: 2026 年 4 月 28 日

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