Dataproc ist ein verwalteter Apache Spark- und Apache Hadoop-Dienst, mit dem Sie Open-Source-Datentools für Batchverarbeitung, Abfragen, Streaming und maschinelles Lernen nutzen können. Mithilfe der Dataproc-Automatisierung lassen sich Cluster schnell erstellen, einfach verwalten und Kosten senken, weil Sie nicht mehr benötigte Cluster deaktivieren können. Außerdem haben Sie so die Möglichkeit sich stärker auf Jobs und Daten zu konzentrieren. Weitere Informationen

Dokumentationsressourcen

Hier finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, wichtige Referenzen ansehen und Hilfe bei häufigen Problemen erhalten.
Hier finden Sie Schulungen zum selbstbestimmten Lernen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Beispielen zum Verwenden und Verbinden von Google Cloud-Diensten.
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Spark-Job in Google Kubernetes Engine ausführen

Spark-Jobs über die Dataproc Jobs API an einen ausgeführten Google Kubernetes Engine-Cluster senden

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Einführung in Cloud Dataproc: Hadoop und Spark in Google Cloud

Dieser Kurs enthält eine Kombination aus Vorträgen, Demos und praxisorientierten Labs zum Erstellen eines Dataproc-Clusters, zum Senden eines Spark-Jobs und zum anschließenden Herunterfahren des Clusters.

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Maschinelles Lernen mit Spark in Dataproc

Dieser Kurs bietet eine Kombination aus Vorträgen, Demos und praxisorientierten Labs zur Implementierung der logistischen Regression mit einer ML-Bibliothek von Apache Spark, das in einem Dataproc-Cluster ausgeführt wird. So können Sie ein Modell für Daten aus einem multivariaten Dataset entwickeln.

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Anwendungsfall
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Workflow-Planungslösungen

Workflows in Google Cloud planen

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Lokale HDFS-Daten zu Google Cloud migrieren

Informationen zum Verschieben von Daten aus einem lokalen Hadoop Distributed File System (HDFS) zu Google Cloud.

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Anwendungsfall
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Java- und Scala-Abhängigkeiten für Apache Spark verwalten

Empfohlene Ansätze zum Einbinden von Abhängigkeiten, wenn Sie einen Spark-Job an einen Dataproc-Cluster senden.

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Anwendungsfall
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Apache Hive in Dataproc verwenden

Apache Hive auf Dataproc effizient und flexibel verwenden, indem Sie Hive-Daten in Cloud Storage speichern und den Hive-Metaspeicher in einer MySQL-Datenbank in Cloud SQL hosten

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Codebeispiele
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Python API-Beispiele

Dataproc-APIs aus Python aufrufen

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Java API-Beispiele

Dataproc-APIs aus Java aufrufen

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Node.js API-Beispiele

Dataproc-APIs über Node.js aufrufen

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Go API-Beispiele

Dataproc-APIs über Go aufrufen

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