Managed Service for Apache Spark in Clustern – Übersicht

Mit Managed Service for Apache Spark in Clustern können Sie Open-Source-Datentools für Batchverarbeitung, Abfragen, Streaming und maschinelles Lernen nutzen. Mithilfe der Automatisierung von Managed Service for Apache Spark in Clustern lassen sich Cluster schnell erstellen, einfach verwalten und Kosten senken, da Sie nicht benötigte Cluster deaktivieren können. Außerdem haben Sie so die Möglichkeit, sich stärker auf Jobs und Daten zu konzentrieren.

Vorteile von Managed Service for Apache Spark auf Clustern

Im Vergleich zu herkömmlichen lokalen Produkten und konkurrierenden Cloud-Diensten bietet Managed Service for Apache Spark eine Reihe einzigartiger Vorteile für Cluster mit drei bis Hunderten von Knoten:

  • Niedrige Kosten: Managed Service for Apache Spark in Clustern kostet nur 1 Cent pro virtueller CPU in Ihrem Cluster pro Stunde, zusätzlich zu den anderen von Ihnen verwendeten Google Cloud -Ressourcen. Zusätzlich zu diesem niedrigen Preis können Managed Service for Apache Spark-Cluster Instanzen auf Abruf enthalten, die niedrigere Rechenkosten haben und Ihre Kosten noch weiter senken. Anstatt die Nutzung auf die nächste Stunde aufzurunden, werden Ihnen bei Managed Service for Apache Spark in Clustern nur die tatsächlich genutzten Ressourcen in Rechnung gestellt. Die Abrechnung erfolgt sekundengenau und die Mindestabrechnungsdauer beträgt nur eine Minute.
  • Superschnell: Ohne Managed Service for Apache Spark in Clustern kann es 5 bis 30 Minuten dauern, Spark- und Hadoop-Cluster lokal oder über IaaS-Anbieter zu erstellen. Im Vergleich dazu lassen sich Managed Service for Apache Spark-Cluster schnell starten, skalieren und herunterfahren. Jeder dieser Vorgänge dauert im Durchschnitt maximal 90 Sekunden. So verbringen Sie weniger Zeit mit dem Warten auf Cluster und haben mehr Zeit für die Arbeit mit Ihren Daten.
  • Integriert: Managed Service for Apache Spark auf Clustern ist in andere Google Cloud -Dienste wie BigQuery, Cloud Storage, Bigtable, Cloud Logging und Cloud Monitoring eingebunden. Sie erhalten also nicht nur einen Spark- oder Hadoop-Cluster, sondern eine vollständige Datenplattform. Beispielsweise können Sie mit Managed Service for Apache Spark auf Clustern mühelos Terabytes an Logrohdaten extrahieren und transformieren und dann direkt in BigQuery für die Geschäftsberichterstattung laden.
  • Verwaltet: Sie können Spark- und Hadoop-Cluster ohne die Hilfe eines Administrators oder spezieller Software verwenden. Sie können mit Clustern und Spark- oder Hadoop-Jobs über die Google Cloud -Console, das Cloud SDK oder die REST API von Managed Service for Apache Spark on Clusters interagieren. Wenn Sie mit einem Cluster fertig sind, können Sie es einfach ausschalten. So sparen Sie Kosten. Sie müssen sich keine Sorgen um Datenverlust machen, da Managed Service for Apache Spark in Cloud Storage, BigQuery und Bigtable eingebunden ist.
  • Einfach und vertraut: Sie müssen keine neuen Tools oder APIs erlernen, um Managed Service for Apache Spark in Clustern zu verwenden. So können Sie vorhandene Projekte ohne Neuentwicklung in Managed Service for Apache Spark in Clustern verschieben. Spark, Hadoop, Pig und Hive werden regelmäßig aktualisiert, damit Sie schneller produktiv sein können.

Was ist im Managed Service for Apache Spark für Cluster enthalten?

Eine Liste der Open-Source-Versionen (Hadoop, Spark, Hive und Pig) und der Google Cloud-Connector-Versionen, die von Managed Service for Apache Spark in Clustern unterstützt werden, finden Sie in den Listen der Managed Service for Apache Spark-Cluster-Image-Versionen.

Erste Schritte

Informationen zu den ersten Schritten finden Sie in den Kurzanleitungen für Managed Service for Apache Spark in Clustern. Sie können auf folgende Weise auf Managed Service for Apache Spark in Clustern zugreifen: