„Managed Service for Apache Spark“ ist der neue Name für das Produkt, das früher als „Dataproc on Compute Engine“ (Clusterbereitstellung) und „Google Cloud Serverless for Apache Spark“ (serverlose Bereitstellung) bekannt war.
Staging-Buckets für Managed Service for Apache Spark
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Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Dieses Dokument enthält Informationen zu Staging-Buckets für Managed Service for Apache Spark.
Wenn Batcharbeitslasten oder interaktive Sitzungen mit Spark-Runtimes vor Version 3.0 ausgeführt werden, erstellt Managed Service for Apache Spark einen Cloud Storage-Staging-Bucket in Ihrem Projekt oder verwendet einen vorhandenen Staging-Bucket aus vorherigen Anfragen zur Batcherstellung wieder. Dies ist der Standardbucket, der von Managed Service for Apache Spark-Clustern erstellt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Staging- und temporäre Buckets für Managed Service for Apache Spark.
Managed Service for Apache Spark speichert Arbeitslastabhängigkeiten, Konfigurationsdateien und die Konsolenausgabe des Job-Treibers im Staging-Bucket.
Managed Service for Apache Spark legt regionale Staging-Buckets an Cloud Storage-Speicherorten entsprechend der Compute Engine-Zone fest, in der Ihre Arbeitslast bereitgestellt wird. Anschließend werden diese Buckets auf Projektebene pro Speicherort erstellt und verwaltet.
Von Managed Service for Apache Spark erstellte Staging-Buckets werden von Arbeitslasten in derselben Region gemeinsam genutzt und mit einer Aufbewahrungsdauer für das vorläufige Löschen von Cloud Storage erstellt, die auf 0 Sekunden festgelegt ist.
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