エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
自動スケーリングのサーバレスSpark「Dataproc Serverless for Spark」が一般提供に
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
自動スケーリングのサーバレスSpark「Dataproc Serverless for Spark」が一般提供に
一般提供が開始されたDataproc Serverless for Sparkを使用することで、選択したインターフェースからSp... 一般提供が開始されたDataproc Serverless for Sparkを使用することで、選択したインターフェースからSparkジョブを送信でき、ジョブのニーズに合わせて処理が自動スケーリングされるため、開発者はクラスタの管理やインフラストラクチャの調整が不要になり、コードとロジックへの集中が可能になる。また、データエンジニアリングチームは、エンドユーザーのインフラストラクチャを管理および監視する必要がない。 なお、インフラストラクチャの時間に対する支払いではなく、ジョブの実行時間に対してのみ料金が発生する。 BigQueryを使用したサーバレスSparkのプライベートプレビューでは、BigQueryエディタでPySparkコードを記述できるようになり、インフラストラクチャのプロビジョニングを行うことなく、サーバレスSparkを使用してコードがシームレスに実行される。 同社は現在、サ