將 Hadoop 和 Spark 叢集遷移至 Google Cloud Platform

以符合貴公司需求的方式,將您的 Apache Hadoop 和 Apache Spark 叢集遷移至 Google Cloud Platform。

遷移 Hadoop

適合不同情境的眾多選項

將 Hadoop 和 Spark 叢集遷移至雲端確實有極大的好處,但如果遷移方案無法處理現有的內部部署 Hadoop 工作負載,只會讓已經處處受限的 IT 資源雪上加霜。Google Cloud Platform 會和客戶合作,協助他們制定符合當下需求及利於未來發展的 Hadoop 遷移計畫。從隨即轉移至虛擬機器,到探索善用雲端規模與效率的新服務,GCP 提供眾多解決方案,以量身打造的方式將客戶公司的 Hadoop 和 Spark 工作負載遷移至雲端,助他們邁向成功。

隨即轉移

隨即轉移 Hadoop 叢集

將您現有的 Hadoop 和 Spark 部署快速遷移至 Google Cloud Platform,且無須重新設定架構。歡迎使用 GCP 的 Compute Engine 服務,在快速靈活的運算基礎架構上佈建您理想中的 Hadoop 叢集,同時還可沿用現有版本。如此一來,您的 Hadoop 管理員就能專心提高叢集的實用性,無須忙著採購伺服器與解決硬體問題。

依據雲端規模和效率來進行最佳化

依據雲端規模和效率來進行最佳化

只要遷移到 Google Cloud Platform 代管的 Hadoop 和 Spark 服務 Cloud Dataproc,您就能降低 Hadoop 相關費用。此外,您可以使用 Cloud Storage 區隔儲存和運算作業,以及嘗試依需求建立臨時叢集的實務做法,藉此在 Hadoop 生態系統中探索處理資料的新方法。

建立現代化的資料處理管道

建立現代化的資料處理管道

如果想減少您的 Hadoop 營運開銷,不妨考慮使用雲端代管服務,降低資料處理作業的複雜度。如要串流處理數據分析資料,則可使用 Cloud Dataflow 等無伺服器選項來滿足即時串流資料需求。如果您的 Hadoop 主要用在數據分析,或使用 Apache Hive 等 SQL 相容解決方案,則建議使用 Google 的企業級無伺服器雲端資料倉儲服務:BigQuery

將內部部署的 Hadoop 工作負載對應至 Google Cloud Platform 產品

在 GCP 上建立雲端資料湖泊

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