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Dataproc è un servizio Apache Spark e Apache Hadoop gestito che consente di sfruttare di dati di origine per l'elaborazione batch, l'esecuzione di query, l'inserimento di flussi e il machine learning. L'automazione di Dataproc consente di creare cluster rapidamente, gestirli con facilità e risparmiare spegnendo i cluster quando non ti servono. Risparmio di tempo e denaro dell'amministrazione, puoi concentrarti sui tuoi lavori e sui tuoi dati. Scopri di più

Risorse di documentazione .

Trova le guide rapide e le guide, esamina i riferimenti chiave e ricevi assistenza per i problemi comuni.
Esplora la formazione autogestita di Google Cloud Skills Boost, i casi d'uso, le architetture di riferimento e gli esempi di codice con esempi di come utilizzare e connettere i servizi Google Cloud.
Addestramento .
Formazione e tutorial

Eseguire un job Spark su Google Kubernetes Engine

Inviare job Spark a un cluster Google Kubernetes Engine in esecuzione dall'API Dataproc Jobs.

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Formazione e tutorial

Introduzione a Cloud Dataproc: Hadoop e Spark su Google Cloud

Questo corso presenta una combinazione di lezioni, demo e lab pratici per creare un cluster Dataproc, inviare un job Spark e quindi arrestare il cluster.

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Formazione e tutorial

Machine learning con Spark su Dataproc

Questo corso presenta una combinazione di lezioni, demo e lab pratici per implementare la regressione logistica utilizzando una libreria di machine learning per Apache Spark in esecuzione su un cluster Dataproc al fine di sviluppare un modello per i dati da un set di dati multivariabile.

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Caso d'uso .
Casi d'uso

Soluzioni di pianificazione del flusso di lavoro

Pianificare flussi di lavoro su Google Cloud.

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Casi d'uso

Migrazione dei dati HDFS dall'ambiente on-premise a Google Cloud

Come spostare i dati da un file system distribuito (HDFS, Hadoop Distributed File System) on-premise a Google Cloud.

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Casi d'uso

Gestisci le dipendenze Java e Scala per Apache Spark

Approcci consigliati per includere le dipendenze quando invii un job Spark a un cluster Dataproc.

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Utilizzo di Apache Hive su Dataproc

Utilizza Apache Hive su Dataproc in modo efficiente e flessibile archiviando i dati Hive in Cloud Storage e ospitando il metastore Hive in un database MySQL su Cloud SQL.

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Esempi di API Python

Chiamare le API Dataproc da Python.

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Esempi di API Java

Chiama le API Dataproc da Java.

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Esempi di API Node.js

Chiamare le API Dataproc da Node.js.

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Esempi di API Go

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