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Visão geral

O APIs Explorer do Google é uma ferramenta que ajuda você a explorar diversas APIs do Google de maneira interativa. Com esse recurso, é possível:

• procurar rapidamente as APIs e versões disponíveis;
• ver os métodos disponíveis para cada API e os parâmetros suportados, além da documentação in-line;
• executar solicitações para qualquer método e ver as respostas em tempo real;
• fazer chamadas de API autenticadas e autorizadas;
• pesquisar em todos os serviços, métodos e nas suas últimas solicitações para encontrar rapidamente o que procura.

O APIs Explorer usa a própria chave de API em todas as solicitações. Quando você usa a ferramenta para fazer uma solicitação, ela mostra a sintaxe dela, o que inclui um marcador com a etiqueta {YOUR_API_KEY}. Para fazer a mesma solicitação no aplicativo, substitua esse marcador por sua própria chave de API.

Neste laboratório, você aprenderá como usar um modelo in-line do APIs Explorer do Google para chamar a API Cloud Dataproc para criar um cluster e executar um job simples do Spark no cluster. Também veremos como usar o modelo do APIs Explorer para chamar a API Cloud Dataproc e atualizar um cluster.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o 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, 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 ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

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

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

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

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Cloud
   • Tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações se forem necessárias

2. Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.

   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. Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.

4. Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.

   Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

5. 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 gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.

Observação: para ver uma lista dos produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo.

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.

Depois de se conectar, vai notar 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 YOUR_PROJECT_ID

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

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

gcloud auth list

3. Clique em Autorizar.

4. A saída será parecida com esta:

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net 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_ID>

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: para conferir a documentação completa da gcloud, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.

Tarefa 1: abrir o APIs Explorer

1. Acesse Menu de navegação > APIs e serviços.

2. Role a lista para baixo até encontrar a API Cloud Dataproc e clique nela.

3. Verifique se a API está ativada. Caso contrário, clique em Ativar.

4. Depois de confirmar a ativação da API, abra a Referência da API REST. Uma nova guia será aberta com a página de Referência da API REST para a API Cloud Dataproc.

Tarefa 2: criar um cluster

Na seção "APIs e referência" à esquerda, acesse Referência da REST > v1 > projects.regions.clusters > create para o método projects.regions.clusters.create, ou, para criar um cluster, use o método: projects.regions.clusters.create reference.

Agora preencha o formulário e execute o modelo do APIs Explorer seguindo a ordem abaixo:

1. Insira o ID do projeto do Qwiklabs no campo "projectId".
2. Defina o campo da região como .
3. Em Corpo da solicitação, clique entre as chaves e adicione a propriedade clusterName. Digite o clusterName que preferir. O valor não pode ter letras maiúsculas nem espaços.
4. No menu suspenso "Add a Property", escolha config.
5. Ainda nesse mesmo menu, selecione gceClusterConfig,
6. selecione o campo zoneUri e adicione a seguinte string, substituindo my-project-id pelo ID do projeto deste laboratório:

https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-project-id/zones/{{{ project_0.default_zone | "ZONE" }}}

7. Nas chaves em config, selecione softwareConfig.
8. Nas chaves em softwareConfig, selecione imageVersion e defina como 2.0-debian10.
9. Nas chaves em softwareConfig, selecione optionalComponents. Em optionalComponents, clique em ADICIONAR ITEM e selecione JUPYTER no menu suspenso.

Quando você terminar, o Request body (Corpo da solicitação) ficará assim:

10. Verifique se as caixas de seleção Google OAuth 2.0 e Chave de API estão marcadas na seção Credenciais.

Observação: para ver as Perguntas frequentes sobre credenciais, clique no ícone de ponto de interrogação ao lado do título Credenciais.

11. Não deixe espaço sobrando à direita em nenhum dos campos.

12. Agora role a tela para baixo e clique em Executar.

13. Selecione a conta de estudante usada para começar o laboratório.

14. Na próxima tela, clique em Permitir para dar acesso ao APIs Explorer.

15. Os resultados da API Dataproc aparecerão abaixo da solicitação e serão parecidos com este:

16. Acesse Menu de navegação > Dataproc > Clusters para ver o cluster criado.

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se um cluster do Dataproc tiver sido criado na região , uma pontuação de avaliação será exibida.

Crie um cluster do Dataproc (região: )

Tarefa 3: executar um job do Spark

Agora você executará um job simples do Apache Spark para calcular um valor aproximado de pi em um cluster do Cloud Dataproc.

• Na seção "APIs e referência" à esquerda, acesse Referência da REST > v1 > projects.regions.jobs > submit para o método projects.regions.jobs.submit, ou use este link para enviar um job para um cluster.

Agora preencha o formulário e execute o modelo do APIs Explorer seguindo a ordem abaixo:

1. Insira o ID do seu projeto no campo "projectId".
2. Defina o campo da região como .
3. No campo "Request body", clique entre as chaves e escolha job.
4. Clique nas chaves abaixo dessas e escolha placement.
5. Clique nas chaves abaixo dessas, escolha clusterName e digite o nome do seu cluster.
6. Na chaves abaixo de "job", selecione sparkJob.
7. Agora, adicione três itens a sparkJob:

• Nas chaves abaixo de sparkjob, selecione args. Em args, clique em ADICIONAR ITEM e digite 1000
• Ainda no menu suspenso "Adicionar uma propriedade", selecione jarFileUris. Em jarFileUris clique em ADICIONAR ITEM e digite file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
• No menu suspenso "Adicionar uma propriedade", escolha mainClass e digite org.apache.spark.examples.SparkPi

Quando você terminar, o Request body (Corpo da solicitação) ficará assim:

8. Verifique se as caixas de seleção Google OAuth 2.0 e Chave de API estão marcadas na seção Credenciais.

Observação: para ver as Perguntas frequentes sobre credenciais, clique no ícone de ponto de interrogação ao lado do título Credenciais.

9. Não deixe espaço sobrando à direita em nenhum dos campos. Clique em EXECUTAR.

Os resultados da API Dataproc aparecerão abaixo da solicitação e serão parecidos com este:

10. Para ver os resultados, acesse Dataproc > Clusters. Clique no nome do seu cluster e depois na guia Jobs.

11. Clique em "ID do job" e marque Quebra de linha como ATIVADA para exibir as linhas que excedem a margem à direita na visualização.

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você enviou um job do Spark para um cluster, uma pontuação de avaliação será exibida.

Envie um job do Spark

Tarefa 4: atualizar um cluster

• Na seção "APIs e referência" à esquerda, acesse Referência da REST > v1 > projects.regions.clusters > patch para o método projects.regions.clusters.patch, ou use este link para atualizar um cluster.

Agora preencha o formulário e execute o modelo do APIs Explorer seguindo a ordem abaixo:

1. projectID = o ID do projeto
2. Região =
3. clusterName = o nome do cluster
4. updateMask = config.worker_config.num_instances
5. No corpo do patch, digite o seguinte:

• Na primeira chave, use config.
• Clique na chave abaixo dessa e escolha workerConfig.
• Na chave mais abaixo, selecione numInstances e digite 3.

Seu formulário deve ficar assim:

5. Verifique se as caixas de seleção Google OAuth 2.0 e Chave de API estão marcadas na seção Credenciais.

Observação: para ver as Perguntas frequentes sobre credenciais, clique no ícone de ponto de interrogação ao lado do título Credenciais.

6. Não deixe espaço sobrando à direita em nenhum dos campos. Clique em EXECUTAR.

Os resultados da API Dataproc aparecerão abaixo da solicitação e serão parecidos com este:

7. Para verificar a atualização, volte à página "Clusters do Dataproc". Você terá três nós de trabalho no total.

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se a configuração de um worker tiver sido atualizada para três nós de trabalho, uma pontuação de avaliação será exibida.

Atualize um cluster com três nós de trabalho

Tarefa 5: testar seu conhecimento

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

Parabéns!

Você usou a API Cloud Dataproc pelo APIs Explorer para criar um cluster e executar um job do Spark, e depois atualizou um cluster.

Finalize a Quest

Este laboratório autoguiado faz parte da Quest Exploring APIs. Uma Quest é uma série de laboratórios relacionados que formam um programa de aprendizado. Ao concluir uma Quest, você ganha um selo como reconhecimento da sua conquista. É possível publicar os selos e incluir um link para eles no seu currículo on-line ou nas redes sociais. Inscreva-se nesta Quest e receba o crédito de conclusão na mesma hora. Consulte o catálogo do Google Cloud Ensina para conferir todas as Quests disponíveis.

Próximas etapas / Saiba mais

• Leia a página de Perguntas frequentes do APIs Explorer.
• Saiba mais sobre a API Cloud Dataproc.

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 18 de outubro de 2023

Laboratório testado em 20 de outubro de 2023

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