Dataproc on GKE – Übersicht
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Mit Dataproc auf GKE können Sie Big-Data-Anwendungen mithilfe der
Dataproc jobs API auf GKE-Clustern ausführen.
Erstellen Sie über die Google Cloud Console, die Google Cloud CLI oder die Dataproc API
(HTTP-Anfrage oder Cloud-Clientbibliotheken)
einen virtuellen Dataproc-Cluster auf GKE,
und senden Sie dann einen Spark-, PySpark-, SparkR- oder Spark-SQL-Job an den Dataproc
Dienst.
Mit Dataproc auf GKE werden virtuelle Dataproc-Cluster auf
einem GKE-Cluster bereitgestellt. Im Gegensatz zu
Dataproc-Clustern auf Compute Engine,
enthalten virtuelle Dataproc-Cluster auf GKE keine separaten
Master- und Worker-VMs. Wenn Sie einen virtuellen Dataproc-Cluster auf GKE erstellen, werden stattdessen Knotenpools in einem GKE-Cluster erstellt. Dataproc on GKE
Jobs werden als Pods in diesen Knotenpools ausgeführt. Die Knotenpools und
die Planung von Pods in den Knotenpools werden von GKE verwaltet.
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