从dataproc模板中的yaml文件运行shell脚本

是指在Google Cloud的Dataproc服务中，通过使用yaml文件来定义和配置一个作业模板，然后在该模板中运行一个shell脚本。

Dataproc是Google Cloud提供的一项托管式的大数据和分析服务，它基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark等技术，可以帮助用户快速、高效地处理大规模数据集。通过使用Dataproc的作业模板功能，用户可以定义和配置一个作业的运行环境，包括所需的软件包、脚本和参数等。

要从dataproc模板中运行shell脚本，首先需要创建一个yaml文件，该文件包含了作业的配置信息。在yaml文件中，可以指定作业的名称、所使用的集群、作业类型、脚本文件的位置等。在这个场景中，我们需要指定作业类型为shell，并指定要运行的shell脚本文件的位置。

以下是一个示例的yaml文件内容：

jobs:
- name: my-shell-job
  type: shell
  script_uri: gs://my-bucket/my-script.sh

在上述示例中，我们定义了一个名为"my-shell-job"的作业，类型为shell。脚本文件的位置为"gs://my-bucket/my-script.sh"，其中"gs://"表示Google Cloud Storage的存储桶地址。

接下来，可以使用以下命令来提交作业模板并运行shell脚本：

gcloud dataproc workflow-templates create my-template \
  --region=REGION

gcloud dataproc workflow-templates set-managed-cluster my-template \
  --region=REGION \
  --cluster-name=my-cluster \
  --master-machine-type=n1-standard-4 \
  --worker-machine-type=n1-standard-4 \
  --num-workers=2

gcloud dataproc workflow-templates add-job shell my-template \
  --region=REGION \
  --step-id=my-shell-job \
  --script-uri=gs://my-bucket/my-script.sh

gcloud dataproc workflow-templates instantiate my-template \
  --region=REGION

在上述命令中，需要将"REGION"替换为所使用的地区，"my-template"替换为模板的名称，"my-cluster"替换为集群的名称，"gs://my-bucket/my-script.sh"替换为实际的脚本文件位置。

通过以上步骤，就可以从dataproc模板中的yaml文件运行shell脚本了。这种方式非常适用于需要在Dataproc集群上运行一次性的shell脚本任务，例如数据预处理、数据转换等操作。

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