Managed Service pour Apache Spark vous permet d'exécuter une exploration interactive des données, de prototyper des workflows de machine learning et de développer des applications Spark à l'aide de notebooks Jupyter. Cette intégration fournit un accès direct à des clusters de calcul évolutifs et à des environnements sans serveur pour le traitement distribué des données.
- Pour travailler avec des clusters, vous pouvez installer et exécuter un notebook Jupyter sur un cluster Managed Service pour Apache Spark.
- Pour les charges de travail spécifiques à un domaine, vous pouvez exécuter une analyse génomique dans un notebook JupyterLab sur Managed Service pour Apache Spark.
- Pour le développement sans serveur, vous pouvez utiliser le plug-in JupyterLab de Managed Service pour Apache Spark pour les sessions de notebook par lot et interactives sans serveur.
- Vous pouvez également créer une instance Vertex AI Workbench compatible avec Managed Service pour Apache Spark pour exécuter des notebooks sur une plate-forme de data science unifiée.