Dataproc 模板
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
使用 GitHub 上的 Dataproc 模板设置并运行 Dataproc 工作负载和作业。
模板支持以下语言和执行环境:
- Airflow 编排模板:通过 Airflow 中的 DAG 运行 Spark 作业。
- Java 模板:在 Dataproc 无服务器或现有 Dataproc 集群上运行 Spark 批量工作负载或作业。
- Python 模板:在 Dataproc 无服务器上运行 PySpark 批处理工作负载。
- 笔记本模板:使用 Vertex AI Notebooks 运行 Spark 作业。
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2022-11-17。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "hardToUnderstand",
"label":"Hard to understand"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "incorrectInformationOrSampleCode",
"label":"Incorrect information or sample code"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationSamplesINeed",
"label":"Missing the information/samples I need"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻译问题"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"其他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"易于理解"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"解决了我的问题"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"其他"
}]