מסמכי מידע על Managed Service for Apache Spark
Managed Service for Apache Spark באשכולות מאפשר לכם ליהנות מכלי נתונים בקוד פתוח לעיבוד ברצף (batch processing), לשליחת שאילתות, להעברת נתונים בסטרימינג וללמידת מכונה. השירות המנוהל לאוטומציה של Apache Spark עוזר לכם ליצור אשכולות במהירות, לנהל אותם בקלות ולחסוך כסף על ידי השבתת האשכולות כשאתם לא צריכים אותם. כך תוכלו להשקיע פחות זמן וכסף באדמיניסטרציה ולהתמקד בעבודה ובנתונים.
אתם יכולים להשתמש ב-Managed Service for Apache Spark serverless כדי להריץ עומסי עבודה של Spark batch בלי להקצות ולנהל אשכול משלכם. מציינים את הפרמטרים של עומס העבודה ושולחים את עומס העבודה לשירות Managed Service for Apache Spark. השירות יריץ את עומס העבודה בתשתית מחשוב מנוהלת, וישנה את גודל המשאבים באופן אוטומטי לפי הצורך. החיובים על Managed Service for Apache Spark חלים רק על הזמן שבו עומס העבודה מופעל.
立获300美元免费赠金
Google Cloud新用户首次注册即可获得300美元赠金。此外，无论新老用户，均可免费使用20多款产品，积累动手实践经验。
立获300美元免费赠金
Google Cloud新用户首次注册即可获得300美元赠金。此外，无论新老用户，均可免费使用20多款产品，积累动手实践经验。
מאמרי עזרה
מקורות מידע שקשורים לנושא
הפעלת משימת Spark ב-Google Kubernetes Engine
שליחת משימות Spark לאשכול Google Kubernetes Engine פעיל מתוך Dataproc Jobs API.
מבוא ל-Cloud Dataproc: Hadoop ו-Spark ב-Google Cloud
הקורס כולל שילוב של הרצאות, הדגמות ושיעורי Lab מעשיים, שבהם יוצרים אשכול Dataproc, שולחים משימת Spark ואז משביתים את האשכול.
למידת מכונה באמצעות Spark ב-Dataproc
הקורס כולל שילוב של הרצאות, הדגמות ושיעורי Lab מעשיים כדי ליישם רגרסיה לוגיסטית באמצעות ספריית למידת מכונה של Apache Spark שפועלת באשכול Dataproc, ולפתח מודל לנתונים ממערך נתונים מרובה משתנים.
העברת נתונים מ-HDFS משרת מקומי ל-Google Cloud
איך מעבירים נתונים ממערכת קבצים מבוזרת של Hadoop (HDFS) בארגון ל-Google Cloud.
ניהול יחסי תלות של Java ו-Scala ב-Apache Spark
גישות מומלצות להכללת תלות כששולחים עבודת Spark לאשכול Managed Service for Apache Spark.