始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
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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。
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。
[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。
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。
[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。
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。
[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。
[次へ] をクリックします。
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。
[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。
[次へ] をクリックします。
その後のページはクリックして先に進みます。
しばらくすると、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
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。
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。
Compute Engine のデフォルトのサービス アカウント([project-number]-compute@developer.gserviceaccount.com)のプリンシパルを編集(鉛筆アイコン)をクリックします。
[+ 別のロールを追加] をクリックします。
[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。
[保存] をクリックします。
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| 名前 |
|
| リージョン |
|
| ゾーン |
|
| [高度な構成] > [インフラストラクチャ] を展開し、[マネージャー ノード] > [メインディスクのタイプ] | 標準永続ディスク |
| マネージャー ノード - シリーズ | E2 |
| マネージャー ノード - マシンタイプ |
|
| マネージャー ノード - プライマリ ディスクのサイズ | 30 GB |
| ワーカーノードの数 | 2 |
| ワーカーノード - プライマリ ディスクのタイプ | 標準永続ディスク |
| ワーカーノード - シリーズ | E2 |
| ワーカーノード - マシンタイプ |
|
| ワーカーノード - プライマリ ディスクのサイズ | 30 GB |
| [その他] > [内部 IP のみ] を展開 | [すべてのインスタンスが内部 IP アドレスのみを持つように構成します] をオフ |
Sorry, the server was not able to fulfill your request という警告は無視して、次のタスクに進んでください。
[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。
| 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 |
|
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。
[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。
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。
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、以下の多肢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。
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。
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 4 月 28 日
ラボの最終テスト日: 2026 年 4 月 28 日
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