Documentação do Serviço Gerenciado para Apache Spark

Com o Serviço Gerenciado para Apache Spark em clusters, você pode aproveitar ferramentas de dados de código aberto para processamento em lote, consultas, streaming e machine learning. A automação do Serviço Gerenciado para Apache Spark facilita a criação e o gerenciamento de clusters além de gerar economias, porque permite desativar os clusters que não estão em uso. Com menos tempo e dinheiro gastos com administração, você pode se concentrar nos jobs e dados.

Use o Serviço Gerenciado para Apache Spark sem servidor para executar cargas de trabalho em lote do Spark sem provisionar e gerenciar seu próprio cluster. Especifique parâmetros de carga de trabalho e envie a carga de trabalho para o serviço gerenciado para Apache Spark. O serviço vai executar a carga de trabalho em uma infraestrutura de computação gerenciada, fazendo o escalonamento automático dos recursos conforme necessário. As cobranças do Serviço Gerenciado para Apache Spark se aplicam somente ao momento em que a carga de trabalho está em execução.

Acesse a página do produto Serviço Gerenciado para Apache Spark para mais informações.

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Treinamento
Treinamento e tutoriais

Envie jobs do Spark para um cluster do Google Kubernetes Engine em execução na API Dataproc Jobs.

Treinamento
Treinamento e tutoriais

Este curso apresenta uma combinação de palestras, demonstrações e laboratórios práticos para criar um cluster do Dataproc, enviar um job do Spark e, em seguida, encerrar o cluster.

Treinamento
Treinamento e tutoriais

Este curso apresenta uma combinação de palestras, demonstrações e laboratórios práticos para implementar a regressão logística usando uma biblioteca de machine learning do Apache Spark em um cluster do Dataproc para desenvolver um modelo com dados de um conjunto de dados multivariável.

Caso de uso
Casos de uso

Programe fluxos de trabalho no Google Cloud.

Caso de uso
Casos de uso

Como mover dados do Hadoop Distributed File System (HDFS) para o Google Cloud.

Caso de uso
Casos de uso

Abordagens recomendadas para incluir dependências ao enviar um job do Spark para um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark.

Exemplo de código
Exemplos de código

Chamar APIs do Dataproc a partir do Python.

Exemplo de código
Exemplos de código

Chame APIs do Dataproc do Java.

Exemplo de código
Exemplos de código

Chame APIs do Dataproc a partir do Node.js.

Exemplo de código
Exemplos de código

Chame APIs do Dataproc do Go.

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