tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke¶

示例 Airflow DAG，展示如何在 Google Kubernetes Engine 中创建 Dataproc 集群。

所需环境变量：GKE_NAMESPACE = os.environ.get(“GKE_NAMESPACE”, f”{CLUSTER_NAME}”) 一个 GKE 集群可以支持在不同命名空间中运行的多个 DP 集群。定义一个命名空间或指定一个默认命名空间。注意：VIRTUAL_CLUSTER_CONFIG 中的可选 kubernetes_namespace 参数应与 GKE_NAMESPACE 相同

属性¶

`ENV_ID`
`DAG_ID`
`PROJECT_ID`
`REGION`
`CLUSTER_NAME_BASE`
`CLUSTER_NAME_FULL`
`CLUSTER_NAME`
`GKE_CLUSTER_NAME`
`WORKLOAD_POOL`
`GKE_CLUSTER_CONFIG`
`GKE_NAMESPACE`
`VIRTUAL_CLUSTER_CONFIG`
`create_gke_cluster`
`test_run`

模块内容¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.ENV_ID[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.DAG_ID = 'dataproc_gke'[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.PROJECT_ID[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.REGION = 'us-central1'[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.CLUSTER_NAME_BASE = ''[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.CLUSTER_NAME_FULL = ''[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.CLUSTER_NAME = ''[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.GKE_CLUSTER_NAME = ''[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.WORKLOAD_POOL = 'Uninferable.svc.id.goog'[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.GKE_CLUSTER_CONFIG[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.GKE_NAMESPACE[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.VIRTUAL_CLUSTER_CONFIG[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.create_gke_cluster[source]¶

tests.system.google.cloud.dataproc.example_dataproc_gke.test_run[source]¶