"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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Managed Service for Apache Spark on GKE – Übersicht
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Mit Managed Service for Apache Spark in GKE können Sie Big-Data-Anwendungen mit der
Managed Service for Apache Spark jobs API in GKE-Clustern ausführen.
Erstellen Sie mit der Google Cloud Console, der Google Cloud CLI oder der Managed Service for Apache Spark API
(HTTP-Anfrage oder Cloud-Clientbibliotheken)
einen virtuellen Managed Service for Apache Spark in GKE-Cluster,
und senden Sie dann einen Spark-, PySpark-, SparkR- oder Spark-SQL-Job an den Managed Service for Apache Spark.
Funktionsweise von Managed Service for Apache Spark in GKE
Mit Managed Service for Apache Spark in GKE werden virtuelle Managed Service for Apache Spark-Cluster in
einem GKE-Cluster bereitgestellt. Im Gegensatz zu
Managed Service for Apache Spark in Compute Engine-Clustern,
enthalten virtuelle Managed Service for Apache Spark in GKE-Cluster keine separaten
Master- und Worker-VMs. Wenn Sie stattdessen einen virtuellen Managed Service for Apache Spark in GKE-Cluster erstellen,
werden von Managed Service for Apache Spark in GKE Knotenpools in einem GKE-Cluster erstellt. Managed Service for Apache Spark in 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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