DocumentationGoogle Cloud Serverless pour Apache Spark
Utilisez Serverless pour Apache Spark afin d'exécuter des charges de travail par lot Spark sans provisionner ni gérer votre propre cluster. Spécifiez les paramètres de charge de travail, puis envoyez la charge de travail au service Serverless pour Apache Spark. Le service exécutera la charge de travail sur une infrastructure de calcul gérée en effectuant un autoscaling des ressources selon les besoins. Les frais Serverless pour Apache Spark ne s'appliquent qu'au moment où la charge de travail est exécutée.
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Ressources de documentation
Ressources associées
Tutoriel interactif de démarrage rapide de Serverless pour Apache Spark
Tutoriel interactif pour commencer à utiliser Serverless pour Apache Spark.
Modèles Dataproc sur GitHub
Serverless pour Apache Spark : modèles Spark prêts à l'emploi et basés sur la configuration.
Labs Serverless pour Apache Spark sur GitHub
Ateliers pratiques Serverless pour Apache Spark conçus autour de cas d'utilisation courants.