# AIDP Spark 計算クラスタの管理 AIDP Spark 計算クラスタ(複数のコンピュータをまとめて使う処理環境)の管理を行います。クラスタの一覧表示、状態確認、起動・停止・再起動、インストール済みライブラリ(JARファイルやPythonライブラリ)の確認、新しいクラスタのセットアップやスケーリング(ドライバ/ワーカーのマシン性能設定、自動スケーリング、GPU/RAPIDS、AI Compute)、外部の分析ツール(JDBC/ODBC接続)との接続が可能です。 **次のような場合に使用:** - ユーザーがクラスタについて質問している - 計算環境の起動・停止が必要 - 新しいクラスタを作成またはスケーリングしたい - ライブラリをインストールしたい - GPU クラスタをセットアップしたい - AI Compute をエージェント処理フロー(自動的に複数のタスクを実行するシステム)で使いたい - Tableau、Power BI、DBeaver などの分析ツールを接続したい - データ処理を実行する前にクラスタを選択したい
Manage AIDP Spark compute clusters — list, status, start/stop/restart, installed libraries (JARs/Python), provision/scale a new cluster (driver/worker shapes, autoscale, GPU/RAPIDS, AI Compute), and connect external BI tools (JDBC/ODBC). Use when the user asks about clusters, needs to start/stop compute, create or scale a cluster, install libraries, set up a GPU cluster, use AI Compute for agent flows, connect Tableau/Power BI/DBeaver, or pick a cluster before running data work.
aidp-cluster-ops — クラスターライフサイクル & ライブラリAIDP Spark クラスターの状態確認と操作を行います。
ほとんどのデータ系スキルは RUNNING 状態のクラスターに依存するため、
これは共通の前処理ステップとなります。
これは コントロールプレーン スキルです。MCP および ai-data-engineer-agent リポジトリは不要です。
aidp CLI(コントロールプレーン)推奨エンジンは Oracle 公式の aidp CLI です。
CLI がインストールされていない場合のフォールバックとして oci raw-request を使用します。
どちらも同じ認証で同じデータプレーン REST API にアクセスします。
| 操作 | CLI(推奨) | REST フォールバック |
|---|---|---|
| クラスター一覧 | aidp cluster list |
GET /clusters または GET /workspaces/<ws>/clusters |
| ステータス / 設定 | aidp cluster get --cluster-key <key> |
GET /workspaces/<ws>/clusters/<key> |
| デフォルトクラスター | aidp cluster get-default |
(一覧の出力に含まれる) |
| ライブラリ | aidp cluster list-libraries --cluster-key <key>(追加/削除は patch-library) |
クラスターの GET レスポンス内に含まれる |
| 起動 / 停止 / 再起動 | aidp cluster start|stop|restart --cluster-key <key> |
POST /workspaces/<ws>/clusters/<key>/actions/start|stop|restart |
| ログ / メトリクス | aidp cluster search-logs|download-logs|summarize-metrics-data --cluster-key <key> |
…/clusters/<key>/… |
すべての CLI 呼び出しに --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region <r> が必要です。
# CLI(推奨): クラスター一覧
aidp cluster list --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
# CLI(推奨): クラスター詳細 — 状態、設定、接続情報
aidp cluster get --cluster-key <KEY> --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
# CLI(推奨): 起動(必要なリクエストボディは CLI が自動設定)
aidp cluster start --cluster-key <KEY> --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
変更系操作(start/stop/restart、patch-library)— 共有クラスターの場合は、
非自明なボディを .aidp/payloads/ に保存してから実行前に確認してください
(references/payloads.md 参照)。
フォールバック(CLI 未インストール時)— oci raw-request
エンドポイント: https://aidp.<region>.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<DATALAKE_OCID>/…
# クラスター一覧(検証済み GET)
oci raw-request --http-method GET \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters" \
--profile DEFAULT
# クラスター詳細 — 状態、設定、接続情報、インストール済みライブラリを含む
oci raw-request --http-method GET \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters/<KEY>" \
--profile DEFAULT
# 起動(POST アクション)— JSON ボディが必須(`{}` を使用); 空ボディは 400 エラー
oci raw-request --http-method POST \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters/<KEY>/actions/start" \
--request-body '{}' --request-headers '{"content-type":"application/json"}' \
--profile DEFAULT
コンピュート検索:
aidp cluster list(REST: GET /clusters)で DataLake のクラスターを一覧表示します。
REST フォールバックで GET /workspaces/<ws>/clusters を使うと特定のワークスペースに絞り込めます。
ワークスペースをまたぐ問い合わせでは適切な <ws> を指定してください — デフォルトワークスペース一つに依存しないよう注意してください。
ステータスと稼働確認:
aidp cluster get --cluster-key <key>(REST: GET /workspaces/<ws>/clusters/<key>)で
state(例: STARTING → ACTIVE)、stateDetails、設定、接続情報、
アタッチされたノートブック/セッション情報を取得できます。
データ系/SQL 系スキルはこれを最初に呼び出し、停止中であれば start を実行してから
ACTIVE になるまで state をポーリングしてください(起動には数分かかります)。
ライフサイクル操作:
aidp cluster start|stop|restart(REST: …/actions/start|stop|restart)。
非同期の 202 レスポンスは終端状態になるまでポーリングします。
共有クラスターを停止する前は必ず確認してください。
ライブラリ:
aidp cluster list-libraries --cluster-key <key> で確認します。
REST フォールバックの場合、インストール済みの JAR と Python ライブラリは
クラスターの GET レスポンス内 に含まれます。
コネクターやライブラリを使用する前に必ず確認してください。
REST フォールバックのみ — actions/start|stop|restart にはボディ {} が必須(2026-06-09 本番検証済み):
ボディなしで呼び出すと 400 InvalidParameter: The request body must not be null が返ります。
--request-body '{}' を指定すると 202 が返ります。
これが元々の「start 400」の原因であり、ワークスペースの不一致ではありません。
aidp CLI はこのボディを自動的に設定します。
すでに STARTING 状態のクラスターに対して start を再度実行すると、
どちらのエンジンでも 409 Conflict(想定どおり)が返ります。
REST のアクション URL にはクラスターのホームワークスペースを使用してください。
GET /workspaces/<ws>/clusters で確認します
(クラスターがデフォルトのワークスペースに属していない場合があります)。
CLI はクラスターキーからワークスペースを自動解決します。
oci-raw-request.md の「情報を捏造しない」ルールに従い、
rest-endpoint-map.md に本番での 2xx(または記録済みの 4xx)が記録されるまで、
エンドポイント / バージョン / プレフィックスを確認済みとして提示しないでください。
aidp cluster create|update|delete; REST: POST/PUT/DELETE …/workspaces/<ws>/clusters)本番検証済みの create ボディ(これにより agent_e2e_cluster が ACTIVE にプロビジョニングされました — 2026-06-10):
{ "type": "USER", "displayName": "etl_cluster",
"driverConfig": { "driverShape": "amd.generic", "driverShapeConfig": { "ocpus": 2, "memoryInGBs": 16, "gpus": 0 } },
"workerConfig": { "minWorkerCount": 1, "maxWorkerCount": 1, "workerShape": "amd.generic",
"workerShapeConfig": { "ocpus": 2, "memoryInGBs": 16, "gpus": 0 } },
"clusterRuntimeConfig": { "sparkVersion": "3.5.0", "type": "SPARK", "initScripts": [] },
"autoTerminationMinutes": 120 }
displayName の文字セット:
先頭は英字 でなければなりません。使用できる特殊文字は アンダースコアとスラッシュのみ。
ハイフン(例: etl-cluster)は 400 InvalidParameter(「アンダースコアとスラッシュ以外の特殊文字は使用不可」)になります
— etl_cluster を使用してください。
シェイプ: AMD / ARM / Intel / NVIDIA GPU(プラットフォームリファレンス §12)。 Quickstart = ドライバー 1 台 + ワーカー 10 台以下、AMD 2 OCPU/32 GB、オートスケール(高速起動)。 Custom = フル制御。 Quickstart クラスターにカスタムライブラリをインストールすると Custom に変換されます。
スケール: 静的(minWorkerCount == maxWorkerCount)または オートスケール(min < max)。
稼働時間: 常時稼働(省略)または autoTerminationMinutes による アイドルタイムアウト。
ランタイム: Spark 3.5.0 / Delta 3.2.0 / Python 3.11 / Java 17(Python + SQL のユーザーコードのみ)。
aidp cluster patch-library対応形式: .jar / .whl / requirements.txt。
ソース: ワークスペース / ボリューム / アップロードしたファイル。
インストール後はクラスターの再起動が必要です。
ノートブックスコープのインストール(!pip install …、.ipynb のみ)は再起動不要ですが、
そのノートブックにのみ適用されます(aidp-notebooks 参照)。
GPU シェイプ: 1 GPU = 15 OCPU / 24 GB GPU メモリ; 2 GPU = 30 OCPU / 48 GB。 ルール: ドライバーとワーカーの両方が NVIDIA GPU でなければなりません — CPU と GPU の混在は不可。
必須の RAPIDS Spark 設定:
spark.plugins=com.nvidia.spark.SQLPluginspark.shuffle.manager=com.nvidia.spark.rapids.spark350.RapidsShuffleManagerspark.rapids.shuffle.mode=MULTITHREADEDspark.executor.resource.gpu.amount=1spark.task.resource.gpu.amount=1/executor.coresライブラリ: Spark RAPIDS、Spark RAPIDS ML(cuML)
agent フロー(aidp-agent-flows / aidp-agent-highcode)向けの専用コンピュートです。
1〜64 OCPU で、PvtDefaultWorkspace のみに制限されます。
プライベートワークスペースはプライベートの Autonomous AI Lakehouse(リンク後は変更不可)への接続が必要です。
パブリックワークスペースはプライベートの ALH を使用できません(AI 機能は使用不可)。
Workspace > Create > AI Compute から作成します。
Start/Stop によりコンピュートのメータリングが開始/解放されます。
アタッチされたフローはクラスターの「Agent flows」タブに表示されます。
クラスターの「Connection Details」タブに、DBeaver / Tableau / Power BI 向けの simbaSpark JDBC および ODBC ドライバーが用意されています。
com.simba.spark.jdbc.DriverociProfile なし → ブラウザ SSO)または
API キー(ociProfile=<profile_name> を末尾に付加)OAC の接続設定自体は OAC 側の作業です(OAC/fusion-bundle プラグインが担当)。 このスキルでは AIDP 側の
aidp-cluster-ops — cluster lifecycle & librariesInspect and control AIDP Spark clusters. Most data skills depend on a RUNNING cluster, so this is the
common pre-step. This is a control-plane skill. No MCP and no ai-data-engineer-agent repo are required.
aidp CLI (control-plane)Preferred engine is the official Oracle aidp CLI; oci raw-request is the fallback when the CLI isn't
installed. Both hit the same data-plane REST API with the same auth — see
references/aidp-cli-map.md for the full command map,
references/oci-raw-request.md for base URL + auth ladder + async/error
conventions, and references/no-mcp-rest-map.md for REST endpoint shapes.
| Op | CLI (preferred) | REST fallback |
|---|---|---|
| List clusters | aidp cluster list |
GET /clusters — or GET /workspaces/<ws>/clusters |
| Status / config | aidp cluster get --cluster-key <key> |
GET /workspaces/<ws>/clusters/<key> |
| Default cluster | aidp cluster get-default |
(in list output) |
| Libraries | aidp cluster list-libraries --cluster-key <key> (patch-library to add/remove) |
inside cluster GET |
| Start / Stop / Restart | aidp cluster start|stop|restart --cluster-key <key> |
POST /workspaces/<ws>/clusters/<key>/actions/start|stop|restart |
| Logs / metrics | aidp cluster search-logs|download-logs|summarize-metrics-data --cluster-key <key> |
…/clusters/<key>/… |
All CLI calls take --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region <r>.
# CLI (preferred): list clusters
aidp cluster list --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
# CLI (preferred): cluster detail — state, config, connections
aidp cluster get --cluster-key <KEY> --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
# CLI (preferred): start (the CLI handles the required body for you)
aidp cluster start --cluster-key <KEY> --instance-id <DATALAKE_OCID> --auth api_key --profile DEFAULT --region us-ashburn-1
Mutating ops (start/stop/restart, patch-library) — for shared clusters, persist any non-trivial body to
.aidp/payloads/ and confirm first (references/payloads.md).
Fallback (no CLI installed) — oci raw-request against
https://aidp.<region>.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<DATALAKE_OCID>/…:
# List clusters (verified GET)
oci raw-request --http-method GET \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters" \
--profile DEFAULT
# Cluster detail — state, config, connections, AND installed libraries
oci raw-request --http-method GET \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters/<KEY>" \
--profile DEFAULT
# Start (POST action) — a JSON body is REQUIRED (use {}); empty body 400s
oci raw-request --http-method POST \
--target-uri "https://aidp.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<OCID>/workspaces/<WS>/clusters/<KEY>/actions/start" \
--request-body '{}' --request-headers '{"content-type":"application/json"}' \
--profile DEFAULT
aidp cluster list (REST GET /clusters) lists DataLake clusters;
GET /workspaces/<ws>/clusters scopes the REST fallback to one workspace. Cross-workspace questions must
pass the right <ws> — don't rely on a single default workspace.aidp cluster get --cluster-key <key> (REST GET /workspaces/<ws>/clusters/<key>)
returns state (e.g. STARTING → ACTIVE) + stateDetails, config, connections, and attached
notebooks/sessions. Data/SQL skills should call this first and start if stopped, then re-check, polling
state until ACTIVE (start takes minutes).aidp cluster start|stop|restart (REST …/actions/start|stop|restart). The async 202 is
poll-to-terminal. Confirm before stopping a shared cluster.aidp cluster list-libraries --cluster-key <key>; with the REST fallback the installed
JARs + Python libs come back inside the cluster GET. Check before relying on a connector/lib.actions/start|stop|restart need a body {} (LIVE-VERIFIED 2026-06-09):
calling with no body returns 400 InvalidParameter: The request body must not be null; passing
--request-body '{}' returns 202. This (not workspace mismatch) was the original "start 400". The
aidp CLI sets this body for you. A second start while already STARTING returns 409 Conflict
(expected) on either engine.GET /workspaces/<ws>/clusters
(a cluster may not live in your default workspace). The CLI resolves the workspace from the cluster key.oci-raw-request.md: don't present an endpoint/version/prefix as confirmed
until a live 2xx (or documented 4xx) is recorded in rest-endpoint-map.md.aidp cluster create|update|delete; REST POST/PUT/DELETE …/workspaces/<ws>/clusters)Live-verified create body (this provisioned agent_e2e_cluster → ACTIVE, 2026-06-10):
{ "type": "USER", "displayName": "etl_cluster",
"driverConfig": { "driverShape": "amd.generic", "driverShapeConfig": { "ocpus": 2, "memoryInGBs": 16, "gpus": 0 } },
"workerConfig": { "minWorkerCount": 1, "maxWorkerCount": 1, "workerShape": "amd.generic",
"workerShapeConfig": { "ocpus": 2, "memoryInGBs": 16, "gpus": 0 } },
"clusterRuntimeConfig": { "sparkVersion": "3.5.0", "type": "SPARK", "initScripts": [] },
"autoTerminationMinutes": 120 }
displayName charset: must start with a letter; the only special chars allowed are underscore
and slash. A hyphen (e.g. etl-cluster) → 400 InvalidParameter ("no special characters … except for
underscore, slash") — use etl_cluster.minWorkerCount == maxWorkerCount) or autoscale (min < max).autoTerminationMinutes.aidp cluster patch-libraryFormats .jar / .whl / requirements.txt; source = workspace / volume / uploaded file. Must restart the
cluster after installing. Notebook-scoped installs (!pip install …, .ipynb only) don't need a restart
but apply only to that notebook (see aidp-notebooks).
GPU shapes: 1 GPU = 15 OCPU/24 GB GPU mem; 2 GPU = 30 OCPU/48 GB. Rule: both driver AND worker must be
NVIDIA GPU — no CPU/GPU mixing. Required RAPIDS Spark configs: spark.plugins=com.nvidia.spark.SQLPlugin,
spark.shuffle.manager=com.nvidia.spark.rapids.spark350.RapidsShuffleManager,
spark.rapids.shuffle.mode=MULTITHREADED, spark.executor.resource.gpu.amount=1,
spark.task.resource.gpu.amount=1/executor.cores. Libraries: Spark RAPIDS, Spark RAPIDS ML (cuML).
Specialized compute for agent flows (aidp-agent-flows / aidp-agent-highcode): 1–64 OCPU, restricted to
PvtDefaultWorkspace; private workspaces must connect to a private Autonomous AI Lakehouse (immutable once
linked); public workspaces can't use private ALH (AI features unavailable). Create via Workspace > Create >
AI Compute; Start/Stop frees/meters compute; attached flows show on the cluster's Agent flows tab.
The cluster Connection Details tab provides the simbaSpark JDBC and ODBC drivers for DBeaver /
Tableau / Power BI. JDBC driver class com.simba.spark.jdbc.Driver; use the JDBC URL from that tab. Auth:
token-based (no ociProfile in the URL → browser SSO) or API key (append ociProfile=<profile_name>).
OAC connection setup itself is OAC-side (the OAC/fusion-bundle plugin); here we only expose the AIDP driver/URL.
aidp-spark-debugging.aidp MCP happens to be configured, its list_clusters /
get_cluster_status / get_default_cluster / start_cluster / stop_cluster / restart_cluster /
list_cluster_libraries tools wrap these same REST calls. The MCP is not required — the
oci raw-request calls above are the source of truth.aidp CLI command map (primary engine)原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。