下記公式ページにDataProcを利用したJupyter環境について手順があるので、それを元に実際にGCP上でスケールするJupyter環境を構築してみた。公式ページではSOCKSを利用しているが、今回は単純にポートフォワードでJupyter環境に接続し動作確認を行った。
https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/jupyter-notebook?hl=ja

CloudDataprocクラスタを作成する

CloudShellから以下のコマンドを実行し、CloudDataprocクラスタを作成する。

$ gcloud dataproc clusters create jupyter-cluster --project $PROJECT --bucket $MYBUCKET --initialization-actions gs://dataproc-initialization-actions/jupyter/jupyter.sh

以下のコマンドでクラスタが正常に起動していることを確認。

$ gcloud dataproc clusters list
NAME             WORKER_COUNT  STATUS   ZONE
jupyter-cluster  2             RUNNING  us-central1-a

クラスタのホスト名を確認

$ gcloud dataproc clusters describe jupyter-cluster
...
  masterConfig:
  ...
    instanceNames:
    - jupyter-cluster-m
  ...
  workerConfig:
  ...   
    instanceNames:
    - jupyter-cluster-w-0
    - jupyter-cluster-w-1
...

Jupyter notebookに接続する

sshポートフォワードを使ってJupyterに接続する。

ssh -L 8123:jupyter-cluster-m:8123 {アカウント名}@{jupyter-cluster-mの外部アドレス}