Übersicht über Managed Service for Apache Spark

Mit Managed Service for Apache Spark können Sie Open-Source-Datentools für Batchverarbeitung, Abfragen, Streaming und maschinelles Lernen nutzen. Mithilfe der Automatisierung von Managed Service for Apache Spark lassen sich Cluster schnell erstellen, einfach verwalten und Kosten senken, weil Sie nicht mehr benötigte Cluster deaktivieren können. Außerdem haben Sie so die Möglichkeit sich stärker auf Jobs und Daten zu konzentrieren.

Vorteile von Managed Service for Apache Spark

Im Vergleich zu herkömmlichen lokalen Produkten und konkurrierenden Cloud-Diensten bietet Managed Service for Apache Spark eine Reihe einzigartiger Vorteile für Cluster mit drei bis Hunderten von Knoten:

  • Kostengünstig – Bei Managed Service for Apache Spark fallen zusätzlich zu den Gebühren für die anderen von Ihnen genutzten Cloud Platform-Ressourcen Kosten von lediglich 1 Cent pro virtueller CPU im Cluster pro Stunde an. Zusätzlich zu diesem niedrigen Preis können Managed Service for Apache Spark-Cluster Instanzen auf Abruf mit niedrigeren Berechnungspreisen umfassen. Somit sind weitere Kosteneinsparungen möglich. Statt Ihre Nutzung auf die nächste Stunde aufzurunden, berechnet Managed Service for Apache Spark lediglich die tatsächliche Nutzung. Die Abrechnung erfolgt pro Sekunde bei einem niedrigen Abrechnungszeitraum von einer Minute.
  • Super schnell – Ohne die Verwendung von Managed Service for Apache Spark kann es zwischen fünf und 30 Minuten dauern, bis Spark- und Hadoop-Cluster vor Ort oder über IaaS-Anbieter erstellt werden. Im Vergleich dazu lassen sich Managed Service for Apache Spark-Cluster schnell starten, skalieren und herunterfahren. Jeder dieser Vorgänge nimmt im Durchschnitt weniger als 90 Sekunden in Anspruch. Aufgrund der geringen Wartezeiten in Verbindung mit Cluster-Vorgängen haben Sie nun mehr Zeit für die Bearbeitung von Daten.
  • Integriert: Managed Service for Apache Spark ist in andere Google Cloud Dienste wie BigQuery, Cloud Storage, Bigtable, Cloud Logging und Cloud Monitoring integriert. Sie erhalten also mehr als nur einen Spark- oder Hadoop-Cluster – Sie erhalten eine vollständige Datenplattform. Sie können beispielsweise den Managed Service for Apache Spark verwenden, um Terabytes an Logrohdaten mühelos zu extrahieren, zu transformieren und direkt in BigQuery für die Geschäftsberichterstattung zu laden.
  • Verwaltet – Nutzen Sie Spark- und Hadoop-Cluster ohne die Unterstützung eines Administrators oder spezieller Software. Sie können über die Google Cloud -Konsole, das Cloud SDK oder die REST API des Managed Service for Apache Spark mit Clustern und Spark- oder Hadoop-Jobs interagieren. Wenn Sie mit einem Cluster fertig sind, können Sie ihn deaktivieren, sodass Sie kein Geld für einen inaktiven Cluster ausgeben. Sie müssen sich keine Sorgen über Datenverluste machen, da Managed Service for Apache Spark in Cloud Storage, BigQuery und Bigtable eingebunden ist.
  • Einfach und vertraut: Sie müssen keine neuen Tools oder APIs erlernen, um Managed Service for Apache Spark zu verwenden. So können Sie vorhandene Projekte ganz einfach ohne Neuentwicklung in Managed Service for Apache Spark verschieben. Spark, Hadoop, Pig und Hive werden häufig aktualisiert, sodass Sie schneller produktiv sein können.

Was ist in Managed Service for Apache Spark enthalten?

Eine Liste der von Managed Service for Apache Spark unterstützten Open-Source- (Hadoop, Spark, Hive und Pig) und Google CloudConnector-Versionen finden Sie in den Versionslisten für Managed Service for Apache Spark-Clusterimages.

Erste Schritte

Weitere Informationen finden Sie in den Kurzanleitungen für Managed Service for Apache Spark. Sie haben folgende Möglichkeiten, um auf Managed Service for Apache Spark zuzugreifen: