Spark 生態系統包括五個主要元件，每個元件都透過 Google Cloud 的基礎架構獲得強化：

• Spark Core：基礎執行引擎，可管理分散式任務分派和 I/O。Spark Core 引進了彈性分散式資料集 (RDD) 的概念，這是可在容錯模式下平行處理的不可變分散式物件集合。
• Spark SQL：使用 DataFrames 處理結構化資料的模組。Google Cloud 透過 Lightning Engine 進一步提升這些作業的速度，無需手動調整。
• Spark Streaming：可為批次和即時工作建構可擴充的容錯串流解決方案。
• MLlib：可擴充的機器學習程式庫。搭配 Gemini Enterprise Agent Platform 使用時，MLlib 工作流程可完美整合至 MLOps 管道，並透過 Gemini 進行程式設計和疑難排解，進而提升開發效率。
• GraphX：用於圖形和圖形平行運算的 API。

Apache Spark 是一種快速的通用型叢集或無伺服器運算引擎。透過 Spark，程式設計師可以使用 Java、Scala、Python、R 和 SQL 快速編寫應用程式，然後讓開發人員、數據資料學家和具有統計經驗的進階商務使用者都可以存取。使用 Spark SQL 時，使用者可以連接任何資料來源，並將其顯示為資料表供 SQL 用戶端使用。此外，在 Spark 中也可以輕鬆實作互動式機器學習演算法。

使用 Apache Impala、Apache Hive 或 Apache Drill 之類僅限 SQL 的引擎時，使用者只能使用 SQL 或類似 SQL 的語言查詢儲存在多個資料庫中的資料。所以架構比 Spark 要小一些。 不過，在 Google Cloud 上，您不必做出嚴格的選擇；BigQuery 提供強大的 SQL 功能，而 Managed Service for Apache Spark 則可讓您透過 Lakehouse 使用 Spark 的多功能性處理相同資料，並支援 Apache Iceberg 等開放格式。

很多公司都會使用 Spark 將需要密集運算的艱鉅任務化繁為簡，更有效率地處理及分析大量的結構化和非結構化即時/封存資料。此外，Spark 也讓使用者能完美整合相關的複雜功能，例如機器學習和圖形演算法。 常見應用包括：

• 大規模 ETL/ELT
• 即時資料處理
• 機器學習
• 互動式資料探索
• 圖表數據分析

資料工程師仰賴 Spark 來設計、建構及維護穩固的資料處理管道和大規模 ETL 工作流程。在 Google Cloud，資料工程師可以運用 Managed Service for Apache Spark 消除基礎架構手動作業，選擇零營運負擔的無伺服器執行環境，或是全代管叢集。透過與 BigQuery 和 Knowledge Catalog 的完美整合，工程師可使用 Apache Iceberg 等格式，建構受管理的開放式湖倉架構。此外，他們還能運用資料代理和 Gemini 自動整理資料，並加速生成 PySpark 程式碼，以空前的速度從原始資料進入可用於正式環境的管道。

數據資料學家可以使用 Spark 搭配 GPU，在數據分析和機器學習方面獲得更豐富的成果。能使用熟悉的語言更快處理大量資料，將有助於加速創新。 Google Cloud 為 Spark 提供強大的 GPU 支援，並與 Gemini Enterprise Agent Platform 完美整合，讓資料科學家能更快建構及部署模型。他們可以連結偏好的 IDE，例如 Jupyter 或 VS Code，享受彈性的開發體驗。這種彈性的開發體驗，再加上 Gemini 的支援，讓他們從最初的探索階段到實際部署，都能加快工作流程。

Google Cloud 可解決大規模執行 Spark 時常見的難題，讓您專心取得洞察資訊，不必煩惱基礎架構。運用 Managed Service for Apache Spark 提升體驗。Managed Service for Apache Spark：

• 彈性的部署選項：為工作負載選擇合適的環境。您可以選擇零營運負擔的 Serverless Spark，或是全代管叢集，維持精細的控制權。
• 領先業界的效能：Lightning Engine 可將最嚴苛的 ETL 和資料科學工作負載速度最多提升 4.9 倍。這項功能適用於無伺服器和代管叢集，可降低運算成本，且無需變更任何程式碼，就能自動調整。
• 在您偏好的 IDE 中進行統一開發：無論是 VS Code、Jupyter 或其他環境，都能直接在其中編寫及執行 Spark 程式碼。在同一個受管理資料上，順暢使用 SQL 和 Spark，不必切換環境。
• 代理式 AI 開發：使用資料代理自動處理 PySpark 程式設計和資料整理作業，加快工作流程。運用 Gemini Cloud Assist 自動分析根本原因，排解複雜工作問題。
• 統一治理：使用 Knowledge Catalog 管理資料和 AI 治理機制，為代理提供語意，確保資料生命週期從擷取到 AI 導向洞察都保持一致。