借助集群上的 Managed Service for Apache Spark，您可以充分利用开源数据工具来进行批处理、查询、流式传输和机器学习。集群上的 Managed Service for Apache Spark 自动化功能可帮助您快速创建并轻松管理集群，以及在不需要集群时将其关闭以节省费用。由于花在管理上的时间和费用减少，您可以将精力集中在实际的工作和数据上。
集群上的 Managed Service for Apache Spark 的优势
与传统的本地产品和竞争性云服务相比，Managed Service for Apache Spark 对于具有三个到数百个节点的集群提供许多独特优势：
- 费用低廉 \- 集群上的 Managed Service for Apache Spark 的价格低廉（低于您使用的其他 Google Cloud 资源），您每小时只需为集群中的每个虚拟 CPU 支付 1 美分。除了价格低廉之外，Managed Service for Apache Spark 集群还可以包含抢占式实例，这些实例具有较低的计算价格，从而进一步降低您的费用。集群上的 Managed Service for Apache Spark 不会将您的使用量四舍五入为最接近的小时数，而是按照您的真实使用情况逐秒结算，结算周期低至一分钟。
- 超高速 \- 在不使用集群上的 Managed Service for Apache Spark 的情况下，可能需要 5 到 30 分钟才能在本地或通过 IaaS 提供商创建 Spark 和 Hadoop 集群。相比之下，Managed Service for Apache Spark 集群可以快速启动、调节和关闭，平均每个操作需要 90 秒或更少的时间。这意味着您可以缩短等待集群响应的时间，将更多时间花在实际的数据处理上。
- 集成 \- 集群上的 Managed Service for Apache Spark 还内置了与其他 Google Cloud 服务（例如 BigQuery、Cloud Storage、Bigtable、Cloud Logging 和 Cloud Monitoring）的集成，因此，您拥有的不仅仅是一个 Spark 或 Hadoop 集群，而是一个完整的数据平台。例如，您可以使用集群上的 Managed Service for Apache Spark 轻松将数 TB 的原始日志数据直接 ETL 到 BigQuery 中，以便进行业务报告。
- 托管 \- 无需借助管理员或特殊软件提供的帮助，即可使用 Spark 和 Hadoop 集群。您可以通过 Google Cloud 控制台、Cloud SDK 或集群上的 Managed Service for Apache Spark REST API，与集群及 Spark 或 Hadoop 作业进行交互。当您使用完一个集群时，只需将它关闭，这样您就不会为闲置的集群付费。您不必担心丢失数据，因为 Managed Service for Apache Spark 已与 Cloud Storage、BigQuery 和 Bigtable 集成。
- 简单而熟悉 \- 您无需学习新的工具或 API 即可使用集群上的 Managed Service for Apache Spark，因此可以轻松地将现有项目迁移到集群上的 Managed Service for Apache Spark（无需重新进行开发）。Spark、Hadoop、Pig 和 Hive 会频繁更新，因此您可以更快地提高工作效率。
集群上的 Managed Service for Apache Spark 中包含哪些内容？
如需查看集群上的 Managed Service for Apache Spark 支持的开源组件（Hadoop、Spark、Hive 和 Pig）和 Google Cloud 连接器版本的列表，请参阅 Managed Service for Apache Spark 集群映像版本列表。
使用入门
如需开始使用，请参阅集群上的 Managed Service for Apache Spark 快速入门。您可以通过以下方式访问集群上的 Managed Service for Apache Spark：
- 通过 REST API
- 使用 Cloud SDK
- 使用Google Cloud 控制台
- 使用 Cloud 客户端库