"Managed Service for Apache Spark" is the new name for the product formerly known as "Dataproc on Compute Engine" (cluster deployment) and "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (serverless deployment).
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Modèles Managed Service pour Apache Spark
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Pour configurer et exécuter des charges de travail et des tâches Managed Service pour Apache Spark, utilisez
les modèles Managed Service pour Apache Spark sur GitHub.
Les modèles sont fournis dans les environnements d'exécution et les langues suivants :
- Modèles d'orchestration Airflow :
exécutez des tâches Spark à partir de DAG dans Airflow.
- Modèles Java :
exécutez des charges de travail ou des tâches par lot Spark sur Managed Service pour Apache Spark ou sur un
cluster Managed Service pour Apache Spark existant.
- Modèles Python :
exécutez des charges de travail par lot PySpark sur Managed Service pour Apache Spark.
- Modèles de notebook :
exécutez des tâches Spark à l'aide de notebooks Vertex AI.
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Dernière mise à jour le 2026/07/22 (UTC).
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