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Managed Service for Apache Spark
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概要
主な概念
Managed Service for Apache Spark サーバーレス
概要
Managed Service for Apache Spark のサーバーレス階層
クラスタ上の Managed Service for Apache Spark
サーバーレス デプロイとクラスタ デプロイを比較する
GKE 上の Managed Service for Apache Spark
使ってみる
サーバーレス
サーバーレス Spark バッチ ワークロードを作成する
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クラスタを作成する
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サーバーレスを構成する
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GPU を使用する
Dynamic Workload Scheduler を使用する
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Spark ランタイム バージョン
概要
Spark ランタイム バージョン 3.0
Spark ランタイム バージョン 2.3
Spark ランタイム バージョン 2.2
Spark ランタイム バージョン 1.2
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バッチ ワークロードとセッションを作成する
サーバーレス Spark バッチ ワークロードを作成する
サーバーレス インタラクティブ セッションとセッション テンプレートを作成する
サーバーレス Spark Connect クライアントを使用する
サーバーレスのバッチ セッションとノートブック セッションで JupyterLab を使用する
サーバーレス テンプレートを使用する
概要
Cloud Spanner to Cloud Storage
Cloud Storage to BigQuery
Cloud Storage to Cloud Spanner
Cloud Storage から Cloud Storage
Cloud Storage から JDBC
Hive から BigQuery へ
Hive to Cloud Storage
JDBC to BigQuery
JDBC to Cloud Spanner
JDBC to Cloud Storage
JDBC から JDBC
Pub/Sub から Cloud Storage
Lakehouse ランタイム カタログでメタデータを使用して Apache Iceberg テーブルを作成する
データを変換して Apache Iceberg に書き込む
BigQuery コネクタを Spark と使用する
概要
BigQuery テーブルのクエリ
BigQuery Studio ノートブックで PySpark コードを実行する
最適化する
ワークロード リソースを自動スケーリングする
Spark ワークロードを自動チューニングする
Lightning Engine を使用する
Lightning Engine でバッチ ワークロードとセッションを高速化する
ネイティブ クエリ実行の認定ツールを実行する
サーバーレス Spark ソリューション アクセラレータ
クラスタ
データ処理
Spark を構成する
Spark の依存関係を管理する
Spark 環境をカスタマイズする
同時書き込みを有効にする
Spark のパフォーマンスを向上させる
Spark を調整する
Lightning Engine を使用する
Spark ジョブを実行する
コンソールを使用する
コマンドラインを使用する
