Mit Managed Service for Apache Spark in GKE können Sie Big-Data-Anwendungen mit der
Managed Service for Apache Spark jobs API in GKE-Clustern ausführen.
Erstellen Sie mit der Google Cloud Console, der Google Cloud CLI oder der Managed Service for Apache Spark API
(HTTP-Anfrage oder Cloud-Clientbibliotheken) einen virtuellen Cluster von Managed Service for Apache Spark in GKE,
und senden Sie dann einen Spark-, PySpark-, SparkR- oder Spark-SQL-Job an den Managed Service for Apache Spark.
Managed Service for Apache Spark in GKE unterstützt Spark 3.5-Versionen.
Funktionsweise von Managed Service for Apache Spark in GKE
Mit Managed Service for Apache Spark in GKE werden virtuelle Cluster von Managed Service for Apache Spark in einem GKE-Cluster bereitgestellt. Im Gegensatz zu Clustern von Managed Service for Apache Spark in Compute Engine-Clustern, enthalten virtuelle Cluster von Managed Service for Apache Spark in GKE keine separaten Master- und Worker-VMs. Wenn Sie stattdessen einen virtuellen Cluster von Managed Service for Apache Spark in GKE erstellen, werden Knotenpools in einem GKE-Cluster erstellt. Managed Service for Apache Spark in GKE-Jobs werden als Pods in diesen Knotenpools ausgeführt. Die Knotenpools und die Planung von Pods in den Knotenpools werden von GKE verwaltet.