Mit Managed Service for Apache Spark können Sie interaktive Datenexplorationen ausführen, Prototypen für Machine-Learning-Workflows erstellen und Spark-Anwendungen mit Jupyter-Notebooks entwickeln. Diese Integration bietet direkten Zugriff auf skalierbare Compute-Cluster und serverlose Umgebungen für die verteilte Datenverarbeitung.
- Wenn Sie mit Clustern arbeiten möchten, können Sie ein Jupyter-Notebook in einem Managed Service for Apache Spark-Cluster installieren und ausführen.
- Für domainspezifische Arbeitslasten können Sie eine Genomanalyse in einem JupyterLab-Notebook in Managed Service for Apache Spark ausführen.
- Für die serverlose Entwicklung können Sie das Managed Service for Apache Spark JupyterLab-Plug-in für serverlose Batch- und interaktive Notebook-Sitzungen verwenden.
- Sie können auch eine Vertex AI Workbench-Instanz mit Managed Service for Apache Spark erstellen, um Notebooks auf einer einheitlichen Data-Science-Plattform auszuführen.