Spark en Google Cloud

El primer Spark sin servidores de ajuste de escala automático de la industria, integrado con lo mejor de las herramientas de código abierto y nativas de Google. Desarrolla y ejecuta Spark donde lo necesites en todos los casos de uso, incluidos ETL, ciencia de datos y exploración.

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Ventajas

Aumenta la productividad de los desarrolladores y obtén estadísticas de datos con mayor rapidez

Simplicidad operativa a través de Spark sin servidores

Escribe aplicaciones y canalizaciones de Spark que se escalan de forma automática sin aprovisionamiento ni ajuste manual de infraestructura.

Spark sin interrupciones para todos los usuarios de datos

Spark está integrado en BigQuery, Vertex AI y Dataplex para que puedas escribir y ejecutar desde estas interfaces con dos clics, sin integraciones personalizadas, para ETL, exploración de datos, análisis y AA.

Flexibilidad del consumo

Un tamaño no se ajusta a todos. Puedes elegir entre clústeres de Kubernetes, sin servidores y de procesamiento para tus aplicaciones de Spark.

Características clave

Ejecuta trabajos de Spark que realizan ajuste de escala automático desde la interfaz que elijas con tan solo dos clics

Spark sin servidores (disponibilidad general)

Los desarrolladores pueden dedicar todo su tiempo al código y la lógica, y usar una interfaz de su elección para enviar trabajos de Spark con aprovisionamiento y ajuste de escala automáticos. Obtenga más información aquí.

Procedimientos externos de BigQuery para Apache Spark (versión preliminar privada)

Experiencia unificada de SQL y Spark: Crea y ejecuta código de Apache Spark que se escribe en Python directamente desde BigQuery. Luego, puedes ejecutar y programar estos procedimientos almacenados en BigQuery mediante una consulta de SQL estándar de Google, similar a la ejecución de los procedimientos almacenados de SQL. Regístrate para usar una versión preliminar hoy mismo.

Spark mediante Vertex AI (vista previa privada)

Spark para la ciencia de datos con un clic: Los científicos de datos pueden usar Spark para el desarrollo desde Vertex AI Workbench sin problemas, con seguridad integrada. Spark está integrado en las funciones de MLOps de Vertex AI, en las que los usuarios pueden ejecutar el código de Spark mediante los ejecutores de notebooks integrados en las canalizaciones de Vertex AI. Regístrate para obtener una vista previa hoy mismo.

Spark mediante Dataplex

Ejecuta Spark con ajuste de escala automático en los datos de Google Cloud desde una única interfaz que tiene acceso con un solo clic a SparkSQL, Notebooks o PySpark. También ofrece una colaboración sencilla con la capacidad de guardar, compartir y buscar notebooks y secuencias de comandos, junto con los datos, y administración integrada en los data lakes.

Opciones flexibles de consumo

Además de la implementación de Spark sin servidores para no-ops, los clientes que estandarizan en Kubernetes para la administración de la infraestructura pueden ejecutar Spark en Google Kubernetes Engine (DG) a fin de mejorar el uso de recursos y simplificar la administración de la infraestructura. Los clientes que buscan administración de infraestructura de estilo Hadoop pueden ejecutar Spark en Compute Engine (DG).

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