"Servicio administrado para Apache Spark" es el nuevo nombre del producto que antes se conocía como "Dataproc en Compute Engine" (implementación de clústeres) y "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (implementación sin servidores).
Almacenamiento de datos en Hadoop
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Managed Service for Apache Spark se integra con Apache Hadoop y el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). Las siguientes características y consideraciones pueden ser importantes cuando se seleccionan opciones de procesamiento y almacenamiento de datos para clústeres y trabajos de Managed Service for Apache Spark:
HDFS con Cloud Storage: Managed Service for Apache Spark usa Hadoop Distributed File System (HDFS) para el almacenamiento. Además,
Managed Service for Apache Spark instala de forma automática el conector de Cloud Storage compatible con HDFS,
que permite el uso de Cloud Storage
en paralelo con HDFS. Se pueden ingresar y extraer datos de un clúster a través de cargas y descargas en HDFS o Cloud Storage.
Discos de VM:
De forma predeterminada, cuando no se proporcionan SSD locales, los datos de HDFS y los datos aleatorios intermedios se almacenan en los discos de arranque de VM, que son discos persistentes.
Si usas SSD locales,
los datos de HDFS y los datos aleatorios intermedios se almacenan en los SSD.
El tamaño y el tipo de disco persistente (PD) afectan el rendimiento y el tamaño de la VM, ya sea que uses HDFS o Cloud Storage para el almacenamiento de datos.
Los discos de arranque de VM se borran cuando se borra el clúster.
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