"Managed Service for Apache Spark" is the new name for the product formerly known as "Dataproc on Compute Engine" (cluster deployment) and "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (serverless deployment).
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API 인터페이스
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Managed Service for Apache Spark 프로그래매틱 인터페이스를 사용하면 애플리케이션에서 직접 워크로드를 자동화하고 리소스를 관리할 수 있습니다. 적절한 인터페이스를 선택하면 프로그래밍 언어 지원, 자동화 워크플로, 자동 재시도 및 작업 폴링과 같은 클라이언트 기능을 조정하는 데 도움이 됩니다.
Google Cloud 는 Cloud 클라이언트 라이브러리, gRPC, REST API를 비롯한 여러 프로그래매틱 옵션을 제공하며, 대부분의 개발 환경에는 Cloud 클라이언트 라이브러리가 권장됩니다.
사용 가능한 인터페이스
Managed Service for Apache Spark와 상호작용할 때 여러 프로그래매틱 인터페이스 중 하나를 사용할 수 있습니다. 다음은 사용 가능한 인터페이스이며 권장되는 순서대로 나열되어 있습니다.
Google Cloud 클라이언트 라이브러리: Managed Service for Apache Spark(알파 및 베타 출시 버전) 클라이언트 라이브러리는 여러 언어로 제공되며 gRPC를 기반으로 빌드됩니다. 이러한 클라이언트 라이브러리는 gRPC 위에 추상화 계층을 제공하고 작업 폴링, 재시도 등의 세부정보를 처리합니다.
gRPC: 선택한 프로그래밍 언어로 클라이언트 라이브러리를 사용할 수 없는 경우 gRPC에서 지원되는 모든 언어로 Managed Service for Apache Spark를 위한 gRPC 클라이언트 라이브러리를 생성하면 됩니다. 이를 위해서는 Google의 GitHub 저장소에서 제공되는 프로토콜 버퍼 서비스 정의가 필요합니다.
그런 다음 grpc.io에서 원하는 언어에 해당하는 안내를 따라 클라이언트를 생성하여 사용할 수 있습니다.
REST API: Managed Service for Apache Spark의 클라이언트 라이브러리나 gRPC API를 사용할 수 없으면 REST API를 사용합니다.
