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Dataproc est un service géré Apache Spark et Apache Hadoop qui vous permet de bénéficier d'outils de données Open Source pour le traitement par lot, l'émission de requêtes, le streaming et le machine learning. L'automatisation Dataproc vous permet de créer des clusters rapidement, de les gérer facilement et de faire des économies en désactivant ceux que vous n'utilisez plus. Vous consacrez moins de temps et d'argent aux fonctions d'administration, ce qui vous permet de vous concentrer sur les tâches et les données. En savoir plus

Ressources de documentation

Consultez des guides de démarrage rapide, des guides et des documents de référence clés, et obtenez de l'aide pour résoudre les problèmes courants.
Explorez les auto-formations de Google Cloud Skills Boost, des cas d'utilisation, des architectures de référence et des exemples de code illustrant comment utiliser et se connecter à des services Google Cloud.
Entraînement
Formation et tutoriels

Exécuter une tâche Spark sur Google Kubernetes Engine

Envoyez des tâches Spark à un cluster Google Kubernetes Engine en cours d'exécution à partir de l'API Jobs de Dataproc.

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Formation
Formation et tutoriels

Présentation de Cloud Dataproc : Hadoop et Spark sur Google Cloud

Ce cours combine des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques pour vous apprendre à créer un cluster Dataproc, envoyer une tâche Spark, puis arrêter le cluster.

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Formation
Formation et tutoriels

Machine learning avec Spark sur Dataproc

Ce cours combine des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques pour vous apprendre à mettre en œuvre une régression logistique à l'aide d'une bibliothèque de machine learning pour Apache Spark exécutée sur un cluster Dataproc. L'objectif sera de développer un modèle de données à partir d'un ensemble de données multivariable.

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Solutions de planification des workflows

Planifiez des workflows sur Google Cloud.

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Migrer des données HDFS sur site vers Google Cloud

Découvrez comment transférer des données depuis un système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) vers Google Cloud.

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Gérer les dépendances Java et Scala pour Apache Spark

Méthodes recommandées pour inclure des dépendances lorsque vous envoyez une tâche Spark à un cluster Dataproc.

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Utiliser Apache Hive sur Dataproc

Utilisez Apache Hive sur Dataproc de manière efficace et flexible en stockant les données Hive dans Cloud Storage et en hébergeant le métastore Hive dans une base de données MySQL sur Cloud SQL.

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Exemples de code
Exemples de code

Exemples d'API Python

Appelez les API Dataproc à partir de Python.

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Exemples de code
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Exemples d'API Java

Appelez les API Dataproc à partir de Java.

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Exemples de code
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Exemples d'API Node.js

Appelez les API Dataproc à partir de Node.js.

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Exemples de code
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Exemples d'API Go

Appelez les API Dataproc à partir de Go.

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