Managed Service for Apache Spark 說明文件

透過叢集上的 Managed Service for Apache Spark,您可以運用開放原始碼資料工具,執行批次處理、查詢、串流和機器學習工作。透過 Managed Service for Apache Spark 的自動化功能,您可以快速建立及輕鬆管理叢集,並關閉不需要的叢集來節省費用。省下管理作業所需的時間與費用之後,您就能專心處理工作與資料。

使用 Managed Service for Apache Spark 無伺服器服務執行 Spark 批次工作負載,不必佈建及管理自己的叢集。指定工作負載參數,然後將工作負載提交至 Managed Service for Apache Spark 服務。這項服務會在代管運算基礎架構中執行工作負載,並視需要自動調度資源。只有在工作負載執行時,才會產生 Managed Service for Apache Spark 費用。

如要瞭解詳情,請前往 Managed Service for Apache Spark 產品頁面。

  • 運用我們最新生成式 AI 模型和工具進行開發。
  • 免費使用 Compute Engine 和 AI API 等 20 多項熱銷產品。
  • 不會自動收費,也無需綁約

繼續探索 20 多項永久免費的產品

存取 20 多項常見用途的免費產品,包括 AI API、VM 和資料倉儲等。

瀏覽自修訓練課程、用途、參考架構和程式碼範例,瞭解如何使用及連結 Google Cloud 服務。
訓練
訓練與教學課程

透過 Dataproc Jobs API,將 Spark 工作提交至執行中的 Google Kubernetes Engine 叢集。

訓練
訓練與教學課程

本課程結合了講座、示範和實作研究室,說明如何建立 Dataproc 叢集、提交 Spark 工作,然後關閉叢集。

訓練
訓練與教學課程

本課程結合了講座、示範和實作實驗室,說明如何在 Dataproc 叢集執行 Apache Spark 機器學習程式庫,用於實作邏輯迴歸,以開發多變數資料集的分析模型。

用途
用途

在 Google Cloud 上調度工作流程。

用途
用途

如何將資料從地端部署的 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 移至 Google Cloud。

用途
用途

向 Managed Service for Apache Spark 叢集提交 Spark 工作時納入依附元件的建議方法。

程式碼範例
程式碼範例

使用 Python 呼叫 Dataproc API。

程式碼範例
程式碼範例

使用 Java 呼叫 Dataproc API。

程式碼範例
程式碼範例

使用 Node.js 呼叫 Dataproc API。

程式碼範例
程式碼範例

使用 Go 呼叫 Dataproc API。

相關影片