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Spark on Google Cloud

业内首个自动扩缩的无服务器 Spark,与出色的 Google 原生和开源工具集成。根据需要跨所有使用场景(包括 ETL、数据科学和数据探索)开发和运行 Spark。

优势

提高开发者的工作效率并更快地获取数据洞见

通过无服务器 Spark 简化运维

编写可自动扩缩的 Spark 应用和流水线,无需任何人工基础架构预配或调整。

适合所有数据用户的无缝 Spark

Spark 与 BigQueryVertex AIDataplex 集成,因此无需自定义集成,只需点击两次即可从这些界面编写和运行用于 ETL、数据探索、分析和机器学习的 Spark 作业。

灵活的使用方式

并没有一种通用的选项。您可以为 Spark 应用选择无服务器、Kubernetes 集群和计算集群。

主要特性

只需点击两下,即可从所选界面运行可自动扩缩的 Spark 作业

无服务器 Spark(正式版)

开发者可以将全部时间用于代码和逻辑,并使用所选界面提交可以自动预配和自动扩缩的 Spark 作业。如需了解更多详情,请点击此处

通过 BigQuery 运行 Spark(非公开预览版)

统一的 SQL 和 Spark 体验:数据仓储用户可以轻松编写和执行 Spark on BigQuery 数据,而无需导出这些数据。不需要管理基础架构。注册即可立即预览。

通过 Vertex AI 运行 Spark(公开预览版)

一键式将 Spark 用于数据科学:数据科学家可以从 Vertex AI Workbench 无缝使用 Spark 进行开发,还内置了安全防护功能。Spark 与 Vertex AI 的 MLOps 功能集成,用户可以通过与 Vertex AI 流水线集成的笔记本执行程序执行 Spark 代码。注册即可立即预览。

通过 Dataplex 运行 Spark(非公开预览版)

通过统一界面对 Google Cloud 中的数据运行自动扩缩 Spark 作业。用户可以通过该界面一键访问 SparkSQL、Notebooks 或 PySpark,还可以轻松保存、共享、搜索笔记本和脚本以及数据,还内置了跨数据湖的治理功能。注册即可立即预览。

灵活的使用选项

除了用于实现免运维部署的无服务器 Spark 外,标准化 Kubernetes 以管理基础架构的客户还可以在 Google Kubernetes Engine上运行 Spark(正式版),以提高资源利用率并简化基础架构管理。希望使用 Hadoop 式基础架构管理的客户可以在 Compute Engine 上运行 Spark(正式版)。


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