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Spark no Google Cloud

O primeiro Spark sem servidor e com escalonamento automático integrado ao melhor das ferramentas nativas e de código aberto do Google. Desenvolva e execute o Spark onde você precisar em todos os casos de uso, incluindo ETL, ciência de dados e exploração.

Vantagens

Aumente a produtividade do desenvolvedor e receba insights de dados mais rápidos

Simplicidade operacional por meio do Spark sem servidor

Crie aplicativos e pipelines do Spark que escalonam automaticamente sem qualquer provisionamento ou ajuste de infraestrutura manual. 

Spark otimizado para todos os usuários de dados

O Spark é integrado ao BigQuery, Vertex AI e Dataplex, para que você É possível gravar e executá-lo nessas interfaces com dois cliques, sem integrações personalizadas, para ETL, exploração de dados, análise e ML. 

Flexibilidade do consumo

Um tamanho não serve a todos. Escolha entre clusters sem servidor e do Kubernetes e os clusters de computação dos aplicativos do Spark.

Principais recursos

Execute jobs do Spark que escalonam automaticamente na interface que você escolher em dois cliques

Spark sem servidor (disponibilidade geral em breve)

Os desenvolvedores podem aproveitar todo o tempo em código e lógica e usar a interface escolhida para enviar jobs do Spark, que têm provisionamento e escalonamento automáticos.

Spark por meio do BigQuery (visualização particular)

Experiência unificada do SQL e do Spark: permita que os usuários de armazenamento de dados gravem e executem facilmente os dados do Spark no BigQuery sem exportá-los. Sem necessidade de gerenciamento de infraestrutura. 

Spark por Vertex AI (visualização particular)

Spark para ciência de dados com um clique: os cientistas de dados podem usar o Spark para desenvolvimento no Vertex AI Workbench de forma integrada, com segurança integrada. O Spark é integrado aos recursos de MLOps da Vertex AI, em que os usuários podem executar o código do Spark por meio de executores de notebooks integrados ao Vertex AI Pipelines.

Spark por meio do Dataplex (visualização particular)

Execute o escalonamento automático do Spark nos dados do Google Cloud em uma única interface com acesso de um clique ao SparkSQL, Notebooks ou PySpark. Também oferece fácil colaboração, permitindo salvar, compartilhar, pesquisar notebooks e scripts junto com dados e governança integrada em todos os data lakes.

Opções de consumo flexíveis

Além do Spark sem servidor para implantação em ambiente autônomo, os clientes que padronizam o Kubernetes para gerenciamento de infraestrutura podem executar o Spark no Google Kubernetes Engine (Visualização particular) para melhorar utilização de recursos e simplificar o gerenciamento de infraestrutura. Os clientes que buscam gerenciamento de infraestrutura no estilo Hadoop podem executar o Spark no Compute Engine (disponibilidade geral).


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