Dataproc adalah layanan Apache Spark dan Apache Hadoop terkelola yang memungkinkan Anda memanfaatkan alat data open source untuk batch processing, pembuatan kueri, streaming, dan machine learning. Otomatisasi Dataproc membantu Anda membuat cluster dengan cepat, mengelolanya dengan mudah, dan menghemat biaya dengan menonaktifkan cluster saat Anda tidak membutuhkannya. Dengan lebih sedikit waktu dan uang yang dihabiskan untuk administrasi, Anda dapat berfokus pada pekerjaan dan data Anda. Pelajari lebih lanjut

Referensi dokumentasi

Temukan panduan memulai dan panduan, tinjau referensi utama, dan dapatkan bantuan untuk mengatasi masalah umum.
Pelajari pelatihan mandiri dari Google Cloud Skills Boost, kasus penggunaan, arsitektur referensi, dan contoh kode dengan contoh cara menggunakan dan menghubungkan layanan Google Cloud.
Pelatihan
Pelatihan dan tutorial

Menjalankan tugas Spark di Google Kubernetes Engine

Kirim tugas Spark ke cluster Google Kubernetes Engine yang berjalan dari Dataproc Jobs API.

Pelajari lebih lanjut  
Pelatihan
Pelatihan dan tutorial

Pengantar Cloud Dataproc: Hadoop dan Spark di Google Cloud

Kursus ini menampilkan kombinasi presentasi, demo, dan lab interaktif untuk membuat cluster Dataproc, mengirim tugas Spark, lalu menonaktifkan cluster.

Pelajari lebih lanjut  
Pelatihan
Pelatihan dan tutorial

Machine Learning dengan Spark di Dataproc

Kursus ini menampilkan kombinasi presentasi, demo, dan lab interaktif untuk menerapkan regresi logistik menggunakan library machine learning untuk Apache Spark yang berjalan di cluster Dataproc untuk mengembangkan model data dari set data multivariabel.

Pelajari lebih lanjut  
Kasus penggunaan
Kasus penggunaan

Solusi penjadwalan alur kerja

Menjadwalkan alur kerja di Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut  
Kasus penggunaan
Kasus penggunaan

Memigrasikan Data HDFS dari Lokal ke Google Cloud

Cara memindahkan data dari Hadoop Distributed File System (HDFS) lokal ke Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut  
Kasus penggunaan
Kasus penggunaan

Mengelola dependensi Java dan Scala untuk Apache Spark

Pendekatan yang direkomendasikan untuk menyertakan dependensi saat Anda mengirimkan tugas Spark ke cluster Dataproc.

Pelajari lebih lanjut  
Kasus penggunaan
Kasus penggunaan

Menggunakan Apache Hive di Dataproc

Gunakan Apache Hive di Dataproc secara efisien dan fleksibel dengan menyimpan data Hive di Cloud Storage dan menghosting metastore Hive di database MySQL di Cloud SQL.

Pelajari lebih lanjut  
Contoh Kode
Contoh Kode

Contoh Python API

Panggil Dataproc API dari Python.

Buka GitHub  
Contoh Kode
Contoh Kode

Contoh Java API

Panggil Dataproc API dari Java.

Buka GitHub  
Contoh Kode
Contoh Kode

Contoh Node.js API

Panggil Dataproc API dari Node.js.

Buka GitHub  
Contoh Kode
Contoh Kode

Contoh Go API

Panggil Dataproc API dari Go.

Buka GitHub  

Video terkait