Auf dieser Seite sind die Kontingentlimits für die Managed Service for Apache Spark API aufgeführt, die auf Projekt- und Regionsebene durchgesetzt werden. Die Kontingente werden alle 60 Sekunden zurückgesetzt.
Informationen zu Strategien zur Clusteroptimierung, mit denen Probleme mit Kontingenten und Ressourcenverfügbarkeit vermieden werden können, finden Sie unter Strategien für Ressourcenverfügbarkeit und Zonen.
In der folgenden Tabelle werden die speziellen und standardmäßigen Kontingenttypen und Kontingentlimits für die Managed Service for Apache Spark API auf Projektebene sowie die Methoden, für die sie gelten, aufgeführt.
| Kontingenttyp | Limit | Betroffene API-Methoden |
|---|---|---|
| AutoscalingOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 400 | CreateAutoscalingPolicy, GetAutoscalingPolicy, ListAutoscalingPolicies, UpdateAutoscalingPolicy, DeleteAutoscalingPolicy |
| ClusterOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CreateCluster, DeleteCluster, UpdateCluster, StopCluster, StartCluster, DiagnoseCluster, RepairCluster |
| NodeGroupOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 600 | CreateNodeGroup, DeleteNodeGroup, ResizeNodeGroup, RepairNodeGroup, UpdateLabelsNodeGroup, StartNodeGroup, StopNodeGroup |
| GetJobRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 7.500 | getJob |
| JobOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 400 | SubmitJob, UpdateJob, CancelJob, DeleteJob |
| WorkflowOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 400 | CreateWorkflowTemplate, InstantiateWorkflowTemplate, InstantiateInlineWorkflowTemplate, UpdateWorkflowTemplate, DeleteWorkflowTemplate |
| DefaultRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 7.500 | Alle anderen Vorgänge, vor allem Get-Vorgänge |
In der folgenden Tabelle sind zusätzliche Limits für die Gesamtzahl der aktiven Vorgänge und Jobs auf Projekt- und Regionsebene aufgeführt.
| Kontingenttyp | Limit | Beschreibung |
|---|---|---|
| ActiveOperationsPerProjectPerRegion | 5.000 | Beschränkung der Gesamtzahl gleichzeitiger aktiver Vorgänge aller Typen in einem einzelnen Projekt in einer einzelnen regionalen Datenbank |
| ActiveJobsPerProjectPerRegion | 5.000 | Limit für die Gesamtzahl der aktiven Jobs im Status NON_TERMINAL in einem einzelnen Projekt in einer einzelnen regionalen Datenbank |
Weitere Google Cloud Kontingente
Managed Service for Apache Spark-Cluster verwenden andere Google Cloud Produkte. Für diese gelten Kontingente auf Projektebene, von denen einige auch die Nutzung von Managed Service for Apache Spark betreffen. Einige Dienste sind für die Verwendung von Managed Service for Apache Spark erforderlich, z. B. Compute Engine und Cloud Storage. Andere Dienste wie BigQuery und Bigtable können optional Managed Service for Apache Spark verwenden.
Erforderliche Clusterdienste
Die folgenden Dienste mit Kontingentlimits sind zum Erstellen von Managed Service for Apache Spark-Clustern erforderlich.
Compute Engine
Managed Service for Apache Spark-Cluster verwenden virtuelle Compute Engine-Maschinen. Die Compute Engine-Kontingente sind in regionale und globale Limits unterteilt. Diese Limits gelten für die von Ihnen erstellten Cluster. Wenn Sie beispielsweise einen Cluster mit einem n1-standard-4-Knoten -m und zwei n1-standard-4-Knoten -w erstellen, verwenden Sie 12 virtuelle CPUs (4 * 3). Diese Cluster-Nutzung wird auf das regionale Kontingentlimit von 24 virtuellen CPUs angerechnet.
Standardclusterressourcen
Beim Erstellen eines Managed Service for Apache Spark-Clusters mit den Standardeinstellungen werden die folgenden Compute Engine-Ressourcen verwendet:
| Ressource | Nutzung |
|---|---|
| Virtuelle CPUs | 12 |
| VM-Instanzen | 3 |
| Nichtflüchtiger Speicher | 1.500 GB |
Cloud Logging
Managed Service for Apache Spark speichert die Treiberausgabe und die Cluster-Logs in Cloud Logging. Das Logging-Kontingent gilt für Managed Service for Apache Spark-Cluster.
Optionale Clusterdienste
Sie können optional die folgenden Dienste mit Kontingentlimits mit Managed Service for Apache Spark-Clustern verwenden.
BigQuery
Beim Lesen oder Schreiben von Daten in BigQuery gelten die BigQuery-Kontingente.
Bigtable
Beim Lesen oder Schreiben von Daten in Bigtable gelten die Bigtable-Kontingente.
Ressourcenverfügbarkeit und Zonenstrategien
Um Cluster für die Ressourcenverfügbarkeit zu optimieren und potenzielle Fehler aufgrund von Ausverkäufen zu vermeiden, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:
Automatische Zonenplatzierung:Verwenden Sie beim Erstellen von Clustern die automatische Zonenplatzierung. So kann Managed Service for Apache Spark eine optimale Zone in der angegebenen Region auswählen, was die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Clustererstellung erhöht.
Regionale Kontingente:Prüfen Sie, ob Ihre regionalen Compute Engine-Kontingente ausreichen, da Kontingente auch bei automatischer Zonenzuweisung erschöpft sein können, wenn die gesamte regionale Kapazität für Ihre Anfragen nicht ausreicht.
Flexibilität bei Maschinentypen:Wenn Sie bei einem bestimmten Maschinentyp immer wieder Engpässe haben, verwenden Sie einen anderen, leichter verfügbaren Maschinentyp für Ihren Cluster.