Google Cloud Serverless for Apache Spark-Komponenten

Mit den Serverless for Apache Spark-Komponenten können Sie Apache Spark-Batcharbeitslasten aus einer Pipeline in Vertex AI Pipelines ausführen. Serverless for Apache Spark führt die Batcharbeitslasten in einer verwalteten Computing-Infrastruktur aus und skaliert die Ressourcen automatisch nach Bedarf.

Weitere Informationen zuGoogle Cloud Serverless für Apache Spark und unterstützten Spark-Arbeitslasten

In Serverless for Apache Spark stellt eine Batch-Ressource eine Batcharbeitslast dar. Das Google Cloud SDK enthält die folgenden Operatoren zum Erstellen von Batch-Ressourcen und zum Überwachen ihrer Ausführung:

• DataprocPySparkBatchOp
• DataprocSparkBatchOp
• DataprocSparkRBatchOp
• DataprocSparkSqlBatchOp

API-Referenz

• Weitere Informationen zur Komponentenreferenz finden Sie in der Google Cloud SDK-Referenz für Google Cloud Serverless für Apache Spark-Komponenten .

• Die Referenz zu Serverless for Apache Spark-Ressourcen finden Sie auf der folgenden API-Referenzseite:

  • BatchRessource

Tutorials

• Erste Schritte mit Google Cloud Serverless for Apache Spark-Pipeline-Komponenten

Versionsverlauf und Versionshinweise

Weitere Informationen zum Versionsverlauf und zu Änderungen am Google Cloud Pipeline Components SDK finden Sie in den Versionshinweisen zumGoogle Cloud Pipeline Components SDK.

Technische Supportkontakte

Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an [e-mail].