首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何防止Google Cloud Dataproc集群VM实例自动关闭?

要防止Google Cloud Dataproc集群VM实例自动关闭,可以采取以下步骤:

  1. 设置自动删除保护:在创建Dataproc集群时,可以选择启用自动删除保护。这将防止集群中的VM实例在作业完成后自动关闭。在创建集群时,可以通过以下方式启用自动删除保护:
    • 使用gcloud命令行工具:在创建集群时,使用--no-auto-delete标志来禁用自动删除保护。
    • 使用Google Cloud Console:在创建集群的“高级选项”中,选择“禁用自动删除”。
  • 配置空闲超时时间:Dataproc集群中的VM实例在空闲一段时间后会自动关闭以节省资源。可以通过以下方式配置空闲超时时间:
    • 使用gcloud命令行工具:可以使用--max-idle标志来设置空闲超时时间,例如--max-idle=10m表示空闲10分钟后关闭实例。
    • 使用Google Cloud Console:在创建集群的“高级选项”中,找到“空闲超时”选项,设置相应的时间。
  • 使用预留实例:预留实例是一种可以长期保留的VM实例,可以用于Dataproc集群。预留实例可以确保集群中的VM实例不会被自动关闭。可以通过以下方式使用预留实例:
    • 使用gcloud命令行工具:可以使用--reservation-affinity标志来指定预留实例。
    • 使用Google Cloud Console:在创建集群的“高级选项”中,找到“预留实例”选项,选择相应的预留实例。
  • 配置自动缩放:Dataproc集群可以根据负载自动调整VM实例的数量。通过配置自动缩放,可以确保集群中始终有足够的VM实例运行作业,从而避免自动关闭。可以通过以下方式配置自动缩放:
    • 使用gcloud命令行工具:可以使用--num-workers--autoscaling-policy标志来配置自动缩放。
    • 使用Google Cloud Console:在创建集群的“高级选项”中,找到“自动缩放”选项,进行相应的配置。

需要注意的是,以上方法都是针对Google Cloud Dataproc集群中的VM实例进行配置,以防止其自动关闭。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Cloud Dataproc已完成测试,谷歌云平台生态更加完善

去年9月份,谷歌为Hadoop和Spark推出了Cloud Dataproc服务的beta版本,如今半年过去了,Cloud Dataproc服务已完成测试,现在可以被广泛使用。...谷歌产品经理James Malone在博客中写道: 在测试中,Cloud Dataproc 添加了几个重要的特性包括性能调优,VM元数据和标签,以及集群版本管理等。...这个工具补充了一个专为批处理和流处理而设计的Google Cloud Dataflow的单独服务。该服务的基础技术已进入Apache孵化项目。...但这个服务区别在于Cloud Dataproc可以和谷歌其他的云服务无缝对接,例如Google Colud Storage、Google Cloud Bigtable和BigQuery。...原文链接:Google launches Cloud Dataproc service out of beta(编辑/陈晨 审校/魏伟) CSDN原创翻译文章,禁止转载。

89250
  • GCP 上的人工智能实用指南:第一、二部分

    Cloud Dataproc 是一个自动扩展集群,可用于非常有效地运行 Hadoop,Spark 以及 AI 和 ML 应用。...在 Dataproc 集群下,Google 实际上运行计算实例。 用户可以从广泛的计算机配置中进行选择来构建集群,或者如果现有计算机配置不能满足需求,则用户也可以使用自定义计算机配置来构建集群。...这里要注意的一件非常重要的事情是 Dataproc 集群使用抢占式实例。 这可以为集群的定价创造奇迹。...对于 Dataproc 集群,可将抢占实例用作数据节点,因为通常将 Dataproc 集群用于计算目的,并且所有数据都将保存在 Cloud Storage 中。...第三个概念称为实例实例是承载 Google 基础架构的虚拟机。 预先配置的深度学习 VM 映像之一基于深度学习 VM 实例

    17.1K10

    Spring Cloud托管的线程池实例,如何自动封装为带链路信息的线程池,防止链路信息丢失

    Spring Cloud托管的线程池实例自动封装为带链路信息的线程池,防止链路信息丢失 ---- 博文 使用链路包装的线程池,防止链路信息丢失 介绍了线程池环境下如何避免链路信息丢失。...我们今天介绍,Spring Cloud容器托管的线程池实例,是如何自动链路包装的。...org.springframework.cloud.sleuth.instrument.async.ExecutorInstrumentor#isApplicableForInstrumentation...博文源码来自: spring-cloud-sleuth-autoconfigure 版本:3.1.1 小结 ---- Spring Cloud托管的线程池实例,已被自动化代码封装为了链路线程池...如果是我们自己new的线程池实例,非@Bean方式托或非托管给容器等情况,需要我们手动封装返回带链路信息的线程池实例

    37010

    (译)Google 发布 Kubernetes Operator for Spark

    他提供 Databricks 平台的支持,可用于内部部署的或者公有云的 Hadoop 服务,例如 Azure HDInsight、Amazon EMR、以及 Google Cloud Dataproc,...也可以在 Mesos 集群上运行。...Spark Operator 让 Spark 可以原生运行在 Kubernetes 集群上。 Spark 应用(这些应用用于分析、数据工程或者机器学习)可以部署在这些集群上运行,像在其它集群上一样。...Google 声明,Spark Operator 是一个 Kubernetes 自定义控制器,其中使用自定义资源来声明 Spark 应用的元数据;它还支持自动重启动以及基于 cron 的计划任务。...现在就试试 Spark Operator 目前在 GCP 的 Kubernetes 市场中已经可用,可以方便的部署到 Google Kubernetes Engine(GKE)。

    1.3K10

    使用Python进行云计算:AWS、Azure、和Google Cloud的比较

    以下是一些示例:自动化部署:您可以使用Python编写脚本来自动化应用程序的部署,例如使用AWS的Elastic Beanstalk、Azure的App Service或Google Cloud的App...示例:监控和自动扩展以下是一个简单的示例,演示如何使用Python监控AWS的EC2实例,并根据负载情况自动扩展实例数量。...自动关闭闲置资源:编写定时任务或触发器来自动关闭闲置的云资源,例如停止闲置的虚拟机实例或容器实例。这可以帮助您节省成本并提高资源利用率。...示例:资源利用率分析和成本优化以下是一个简单的示例,演示如何使用Python监控AWS的EC2实例的CPU使用率,并根据情况选择合适的实例类型以降低成本。...除了基本的功能之外,Python还可以帮助开发者实现自动化、安全性管理、成本控制等方面的任务。通过监控资源利用率、预测成本、自动关闭闲置资源等方式,可以提高资源的利用率和经济性。

    14320

    【可扩展性】谷歌可扩展和弹性应用的模式

    Google Cloud 提供的产品和功能可帮助您构建可扩展的高效应用: Compute Engine 虚拟机和 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群自动扩缩器集成,可让您根据定义的指标增加或缩减资源消耗...尽管 Google Cloud 尽一切努力防止此类中断,但某些事件是不可预测的,最好做好准备。...Google Cloud 还提供区域永久性磁盘,以自动将您的数据复制到一个区域中的两个地区。 同样,您可以通过创建区域集群来提高部署在 GKE 上的应用的可用性和弹性。...创建映像后,您可以定义实例模板。实例模板结合了启动磁盘映像、机器类型和其他实例属性。然后,您可以使用实例模板创建单个 VM 实例或托管实例组。...实例模板是保存 VM 实例配置的便捷方式,以便您以后可以使用它来创建相同的新 VM 实例。 虽然创建自定义映像和实例模板可以提高您的部署速度,但也可能会增加维护成本,因为映像可能需要更频繁地更新。

    1.7K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    PayPal 已经将大量负载转移到了 Google Cloud Platform,所以分析平台转移到 Google Cloud Platform 是更顺其自然的选项。...我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。通过这种方式,我们为存储在 Google Cloud Platform 中的所有数据启用了默认加密,这符合我们的内部政策和外部规范。...与 Google Cloud Platform 的关系:这一点也很关键。我们与 Google Cloud Platform 专业服务、客户工程、客户和执行团队建立了良好的关系。...数据用户现在使用 SQL,以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。...除了 BigQuery,我们的一些团队还利用 Google DataProcGoogle CloudStorage 来整合我们基于开源的数据湖中的许多部分,如图 1 所示。

    4.6K20

    【可用性设计】 GCP 面向规模和高可用性的设计

    故障域是可以独立发生故障的资源池,例如 VM 实例、专区或区域。当您跨故障域进行复制时,您可以获得比单个实例更高的聚合级别的可用性。有关更多信息,请参阅区域和可用区。...在区域出现故障时使用跨区域的数据复制和自动故障转移。一些 Google Cloud 服务具有多区域变体,例如 BigQuery 和 Cloud Spanner。...消除可扩展性瓶颈 识别不能超出单个 VM 或单个区域的资源限制的系统组件。一些应用程序垂直扩展,您可以在单个 VM 实例上添加更多 CPU 内核、内存或网络带宽来处理负载的增加。...如果可能,重新设计这些组件以水平扩展,例如跨 VM 或区域进行分片或分区。要处理流量或使用量的增长,您需要添加更多分片。使用可以自动添加的标准 VM 类型来处理每个分片负载的增加。...清理和验证输入 为防止导致服务中断或安全漏洞的错误、随机或恶意输入,请清理和验证 API 和操作工具的输入参数。例如,Apigee 和 Google Cloud Armor 可以帮助防止注入攻击。

    1.2K20

    Running Solr on Kubernetes

    (使用TLS加密Solr实例之间的流量) 在下一篇文章中,我们将深入探讨有关自动缩放,性能和负载测试以及其他高级操作的问题。...Prerequisites 先决条件 在本节中,我们将介绍如何使用Kubernetes进行设置以及如何在GKE中启动您的第一个集群。...Kubernetes 在整个文档中,我们展示了如何部署到基于Google Kubernetes Engine(GKE)的集群。...在继续之前,请按照以下说明设置Google Cloud访问和SDK: https : //cloud.google.com/sdk/docs/quickstarts 。...重要的是,Kube在使用相同的n1-standard-4实例类型的GCE中具有与基于VM的性能相当的性能。 在下一篇文章中,我们将在启用Solr复制的情况下在更大的集合上运行更长的性能和负载测试。

    6.2K00

    谷歌向微软英特尔全面宣战!首款自研Arm CPU,最强大模型公测,AI视频对垒Sora

    而且,很快就可以在谷歌计算引擎、谷歌Kubernetes引擎、Dataproc、Dataflow、Cloud Batch等云服务中使用。...不仅支持每个存储卷承载2,500个实例,而且还提供了高达1.2TiB/s的数据吞吐量,性能直接超越微软和AWS。...而专为AI模型量身定制的Filestore系统,允许在集群中的所有GPU和TPU之间同时访问数据,将训练时间缩短56%。...参考资料: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-gemini-image-2-and-mlops-updates...https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-google-cloud-ai-development/ https://venturebeat.com/ai/google-upgrades-its-ai-hypercomputer-for-enterprise-use-at-cloud-next

    13010

    为什么我会被 Kubernetes“洗脑”?

    你知道自己希望部署一个Docker容器,但是容器应该如何相互通信呢?你如何向上扩展容器实例呢?你如何在容器实例之间路由流量呢?...事务日志将从AWS推送到Google Cloud,并在那里进行数据工程。在Google Cloud上,事务记录在Cloud PubSub中排队。Cloud PubSub是一个信息队列服务。...这些机器学习任务是在Cloud Dataproc中运行的,Cloud Dataproc是一个运行Apache Spark的服务。...你可能在谷歌上有一个GKE Kubernetes集群来编排BigQuery、Cloud PubSub和Google Cloud ML之间的负载,而且你可能会有一个Amazon EKS集群来编排DynamoDB...在Google Cloud上,会为Google Cloud Functions保留调用者。 对于大多数开发人员来说,使用AWS、Microsoft、Google或IBM的“功能即服务”平台都可以。

    1.5K60

    Docker Swarm 已死,Kubernetes 永生

    你知道自己希望部署一个Docker容器,但是容器应该如何相互通信呢?你如何向上扩展容器实例呢?你如何在容器实例之间路由流量呢?...事务日志将从AWS推送到Google Cloud,并在那里进行数据工程。在Google Cloud上,事务记录在Cloud PubSub中排队。Cloud PubSub是一个信息队列服务。...这些机器学习任务是在Cloud Dataproc中运行的,Cloud Dataproc是一个运行Apache Spark的服务。...你可能在谷歌上有一个GKE Kubernetes集群来编排BigQuery、Cloud PubSub和Google Cloud ML之间的负载,而且你可能会有一个Amazon EKS集群来编排DynamoDB...在Google Cloud上,会为Google Cloud Functions保留调用者。 对于大多数开发人员来说,使用AWS、Microsoft、Google或IBM的“功能即服务”平台都可以。

    6.7K130

    为什么我会被 Kubernetes “洗脑”?

    你知道自己希望部署一个Docker容器,但是容器应该如何相互通信呢?你如何向上扩展容器实例呢?...你如何在容器实例之间路由流量呢 容器编排 在Docker流行之后,一大批开源项目和专有平台纷纷出现,以解决容器编排的问题。...事务日志将从AWS推送到Google Cloud,并在那里进行数据工程。在Google Cloud上,事务记录在Cloud PubSub中排队。Cloud PubSub是一个信息队列服务。...这些机器学习任务是在Cloud Dataproc中运行的,Cloud Dataproc是一个运行Apache Spark的服务。...你可能在谷歌上有一个GKE Kubernetes集群来编排BigQuery、Cloud PubSub和Google Cloud ML之间的负载,而且你可能会有一个Amazon EKS集群来编排DynamoDB

    87840
    领券