Panoramica di Managed Service for Apache Spark sui cluster

Managed Service for Apache Spark sui cluster ti consente di sfruttare gli strumenti per i dati open source per elaborazione batch, esecuzione di query, inserimento di flussi e machine learning. L'automazione di Managed Service for Apache Spark sui cluster ti aiuta a creare i cluster rapidamente, a gestirli con facilità e a risparmiare denaro disattivandoli quando non ti servono. Risparmiando tempo e denaro sull'amministrazione, puoi concentrarti sui tuoi progetti e sui tuoi dati.

Vantaggi di Managed Service for Apache Spark sui cluster

Rispetto ai tradizionali prodotti on-premise e ai servizi cloud concorrenti, Managed Service for Apache Spark offre una serie di vantaggi unici per i cluster da tre a centinaia di nodi:

  • Costi ridotti: il prezzo di Managed Service for Apache Spark sui cluster è di solo 1 centesimo per CPU virtuale nel cluster all'ora, oltre alle altre risorse Google Cloud che utilizzi. Oltre a questo prezzo basso, i cluster Managed Service for Apache Spark possono includere istanze preemptible con prezzi di calcolo inferiori, riducendo ulteriormente i costi. Anziché arrotondare l'utilizzo all'ora più vicina, Managed Service for Apache Spark sui cluster addebita solo l'utilizzo effettivo con fatturazione al secondo e un periodo di fatturazione minimo di un minuto.
  • Super veloce: senza utilizzare Managed Service for Apache Spark sui cluster, la creazione di cluster Spark e Hadoop on-premise o tramite provider IaaS può richiedere dai cinque ai 30 minuti. In confronto, i cluster Managed Service for Apache Spark sono rapidi da avviare, scalare e arrestare, poiché ciascuna di queste operazioni impiega una media di 90 secondi o meno. Ciò significa che potrai trascorrere meno tempo ad attendere i cluster e più tempo lavorando sui dati.
  • Integrazione: Managed Service for Apache Spark sui cluster è integrato con altri servizi Google Cloud , come BigQuery, Cloud Storage, Bigtable, Cloud Logging e Cloud Monitoring, per offrirti non solo un cluster Spark o Hadoop, ma una piattaforma dati completa. Ad esempio, puoi utilizzare Managed Service for Apache Spark sui cluster per eseguire facilmente l'ETL di terabyte di dati di log non elaborati direttamente in BigQuery per la generazione di report aziendali.
  • Gestito: utilizza i cluster Spark e Hadoop senza l'assistenza di un amministratore o di un software speciale. Puoi interagire con i cluster e i job Spark o Hadoop tramite la console Google Cloud , Cloud SDK o l'API REST di Managed Service for Apache Spark sui cluster. Quando hai finito con un cluster, puoi disattivarlo, in modo che i soldi non vengano spesi per un cluster inattivo. Non dovrai preoccuparti di perdere dati, perché Managed Service for Apache Spark è integrato con Cloud Storage, BigQuery e Bigtable.
  • Semplice e familiare: non è necessario imparare a utilizzare nuovi strumenti o API per utilizzare Managed Service for Apache Spark sui cluster, il che ti consente di spostare i progetti esistenti in Managed Service for Apache Spark sui cluster senza dover ridefinire lo sviluppo. Spark, Hadoop, Pig e Hive vengono aggiornati frequentemente, così puoi essere produttivo più rapidamente.

Cosa è incluso in Managed Service for Apache Spark sui cluster?

Per un elenco delle versioni dei connettori open source (Hadoop, Spark, Hive e Pig) e Google Cloud supportate da Managed Service for Apache Spark sui cluster, consulta gli elenchi delle versioni delle immagini dei cluster Managed Service for Apache Spark.

Per iniziare

Per iniziare, consulta le guide rapide di Managed Service for Apache Spark sui cluster. Puoi accedere a Managed Service for Apache Spark sui cluster nei seguenti modi: