Dokumentasi Managed Service untuk Apache Spark
Managed Service untuk Apache Spark di cluster memungkinkan Anda memanfaatkan alat data open source untuk batch processing, pembuatan kueri, streaming, dan machine learning. Otomatisasi Managed Service untuk Apache Spark membantu Anda membuat cluster dengan cepat, mengelolanya dengan mudah, dan menghemat biaya dengan menonaktifkan cluster saat tidak diperlukan. Karena lebih sedikit waktu dan biaya yang dihabiskan untuk tugas administrasi, Anda dapat berfokus pada tugas dan data Anda.
Gunakan Managed Service untuk Apache Spark serverless untuk menjalankan workload batch Spark tanpa menyediakan dan mengelola cluster Anda sendiri. Tentukan parameter workload, lalu kirimkan workload ke layanan Managed Service untuk Apache Spark. Layanan akan menjalankan workload pada infrastruktur komputasi terkelola, serta melakukan penskalaan otomatis resource sesuai kebutuhan. Biaya Managed Service untuk Apache Spark hanya berlaku saat workload dijalankan.
Buka halaman produk Managed Service untuk Apache Spark untuk mengetahui informasi selengkapnya.
Dapatkan bonus gratis $300
Pengguna baru Google Cloud akan mendapatkan kredit senilai $300 saat mendaftar untuk pertama kalinya.Selain itu, pengguna baru dan lama dapat menggunakan lebih dari 20 produk secara gratis untuk mengumpulkan pengalaman langsung.
Dapatkan bonus gratis $300
Pengguna baru Google Cloud akan mendapatkan kredit senilai $300 saat mendaftar untuk pertama kalinya.Selain itu, pengguna baru dan lama dapat menggunakan lebih dari 20 produk secara gratis untuk mengumpulkan pengalaman langsung.
Referensi dokumentasi
Referensi terkait
Menjalankan tugas Spark di Google Kubernetes Engine
Kirimkan tugas Spark ke cluster Google Kubernetes Engine yang sedang berjalan dari Dataproc Jobs API.
Pengantar Cloud Dataproc: Hadoop dan Spark di Google Cloud
Kursus ini memiliki kombinasi materi, demo, dan lab interaktif untuk membuat cluster Dataproc, mengirimkan tugas Spark, lalu mematikan cluster tersebut.
Machine Learning dengan Spark di Dataproc
Kursus ini berisi kombinasi materi, demo, dan lab interaktif untuk menerapkan regresi logistik menggunakan library machine learning untuk Apache Spark yang berjalan di cluster Dataproc guna mengembangkan model untuk data dari set data multivariabel.
Memigrasikan Data HDFS dari Infrastruktur Lokal ke Google Cloud
Cara memindahkan data dari Hadoop Distributed File System (HDFS) lokal ke Google Cloud.
Mengelola dependensi Java dan Scala untuk Apache Spark
Pendekatan yang direkomendasikan untuk menyertakan dependensi saat Anda mengirimkan tugas Spark ke cluster Managed Service untuk Apache Spark.