在 Google Cloud 中使用 Apache Spark
革新 Spark 工作，更輕鬆、聰明、快速。
在 Google Cloud 執行 Apache Spark 工作負載，可減少作業負擔、獲得更多 AI 輔助功能，並提升成本效益。專心編寫程式碼，不必費心管理叢集。
優點
在 Google Cloud 使用 Apache Spark 體驗再升級
更輕鬆：免除 Spark 的作業負擔
更輕鬆：免除 Spark 的作業負擔
您可以選擇免去作業負擔的 Google Cloud Serverless for Apache Spark，或是代管 Dataproc 叢集。兩者都能自動化處理複雜的基礎架構，加快開發生命週期。
更聰明：AI 輔助 Spark 開發
更聰明：AI 輔助 Spark 開發
在 Dataproc 和 Google Cloud Serverless for Apache Spark 中使用 Gemini，加快整個工作流程。在 Gemini 的協助下，生成程式碼、偵錯，以及對失敗的工作進行疑難排解。
速度更快：提升 Spark 效能
速度更快：提升 Spark 效能
自動享有領先業界的成本效益。Lightning Engine 可將效能提升 4.3 倍以上，適合用於處理最嚴苛的工作。這能降低 TCO，並加速取得洞察資訊。
主要功能與特色
為工作負載選擇合適的 Spark
您可以選擇 Serverless for Apache Spark，享受免去作業負擔的便利性，也可以選擇 Dataproc，建立可深度自訂的代管叢集。
Google Cloud Serverless for Apache Spark
您只要專心編寫程式碼，加快開發速度。Dataproc Serverless 提供符合成本效益的批次處理和高效能 AI/機器學習層級，非常適合用於新的 Apache Spark 管道、互動式分析，以及需求難以預測的工作負載，這類工作負載會優先考量「NoOps」模型。
最適合：資料科學家和機器學習工程師、臨時查詢、新應用程式、開發人員工作效率。
Dataproc
充分掌控叢集環境。非常適合遷移現有的 Apache Hadoop/Spark 工作負載、執行長期持續叢集，或使用多元的開放原始碼生態系統。
最適合：企業工程與營運、地端部署遷移、長時間執行的工作、深度自訂。
相關服務
開放式雲端資料湖倉適用的引擎
Google Cloud 專用 Spark 不僅是處理引擎，更是現代資料與 AI 基礎的核心元件。整合所有資料、為工作選擇最適合的引擎，並維持一致的治理機制，而且不必受制於特定廠商。
BigQueryGoogle Cloud 全代管無伺服器企業「從資料到 AI」平台。直接從 BigQuery 介面執行及編寫 Apache Spark 工作，以便進行統合分析。
BigLake建構開放式、代管式且高效能的 Iceberg 湖倉，即可運用自動化資料管理和內建的治理機制，進行進階數據分析和資料科學。
Vertex AIGoogle 的統合式 AI 平台是安全的集中式全代管介面，提供預先訓練且可自訂的工具，可用於 Spark 執行階段和程式碼。
Dataplex Universal Catalog集中探索、管理、監控及治理整個資料平台的資料和 AI 構件，進而掌握可靠的資料並大規模執行數據分析和 AI 作業。
解決方法
在 Google Cloud 中執行數據資料學作業以多模態資料為基礎，打造整合式解決方案，涵蓋整個資料科學與機器學習生命週期，確保統一管理。您可以先運用 BigQuery SQL 和 Spark 等強大的分析引擎，再用 BigQuery ML 或 Vertex AI 建立模型。
解決方法
資料雲端有了 Google Data Cloud，您將能使用內建的生成式 AI 功能活用 BigQuery、PostgreSQL 適用的 AlloyDB、Spanner、Cloud SQL 當中的企業資料，並透過內建功能將 AI/機器學習技術直接套用至您的資料。
說明文件
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整合數據分析：在單一資料副本上執行 SQL 和 Spark
不必再為了兼顧 SQL 的強大功能和 Spark 的彈性而煩惱。BigLake 可讓您使用這兩種引擎處理相同的受管理資料。這項整合式體驗可讓您針對每項工作使用最合適的工具。
加速整個 AI 和機器學習生命週期
從準備資料到訓練模型和推論，都能更快完成。我們的進階級專為 AI/機器學習而設計，可讓您使用預先設定的機器學習執行階段 (內建 GPU 支援)，例如 NVIDIA RAPIDS，免除複雜的設定程序。
最新消息
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