跳至主要內容
說明文件
close
開始使用
開始使用 Google Cloud
產品清單
Cloud Customer Care
精選產品
Agent Platform
Apigee API 管理平台
BigQuery
Compute Engine
Cloud CDN
Cloud Run
Cloud Storage
Cloud SQL
Gemini Enterprise
Google Kubernetes Engine
Looker
跨產品工具
存取權與資源管理
費用與用量管理
基礎架構即程式碼
SDK、語言、框架和工具
技術領域
AI 和機器學習
應用程式開發
應用程式託管
運算
資料分析和管道
資料庫
分散式雲端、混合雲和多雲端
產業解決方案
遷移
網路
觀測能力與監控
安全性
Storage
/
控制台
English
Deutsch
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어
登入
Managed Service for Apache Spark
免費試用
總覽
指南
參考資料
範例
資源
說明文件
更多
總覽
指南
參考資料
範例
資源
控制台
總覽
基本概念
Managed Service for Apache Spark 無伺服器
總覽
Managed Service for Apache Spark 無伺服器層級
叢集上的 Managed Service for Apache Spark
比較無伺服器和叢集部署作業
GKE 上的 Managed Service for Apache Spark
開始使用
無伺服器
建立無伺服器 Spark 批次工作負載
叢集
建立叢集
將 Spark 工作提交至叢集
Spark 教學課程
使用 Gemini 開發 Spark 應用程式
使用 Spark 分析公開資料集
使用 Spark MLlib 進行情緒分析
GKE
在 Kubernetes 上執行 Spark 工作
開發
無伺服器
設定無伺服器
使用自訂容器
使用 GPU
使用 Dynamic Workload Scheduler
網路設定
Spark 執行階段版本
總覽
Spark 執行階段版本 3.0
Spark 執行階段版本 2.3
Spark 執行階段版本 2.2
Spark 執行階段版本 1.2
服務帳戶
Spark 屬性
測試環境 bucket
建立批次工作負載和工作階段
建立無伺服器 Spark 批次工作負載
建立無伺服器互動工作階段和工作階段範本
使用無伺服器 Spark Connect 用戶端
使用 JupyterLab 執行無伺服器批次和筆記本工作階段
使用無伺服器範本
總覽
Cloud Spanner 到 Cloud Storage
Cloud Storage 到 BigQuery
Cloud Storage 到 Cloud Spanner
Cloud Storage 至 Cloud Storage
Cloud Storage 到 JDBC
從 Hive 至 BigQuery
從 Hive 至 Cloud Storage
JDBC 至 BigQuery
JDBC 至 Cloud Spanner
JDBC 到 Cloud Storage
JDBC 至 JDBC
Pub/Sub 至 Cloud Storage
在 Lakehouse 執行階段目錄中,建立含中繼資料的 Apache Iceberg 資料表
轉換資料並寫入 Apache Iceberg
搭配使用 BigQuery 連接器和 Spark
總覽
查詢 BigQuery 資料表
在 BigQuery Studio 筆記本中執行 PySpark 程式碼
最佳化
自動調度工作負載資源
自動微調 Spark 工作負載
使用 Lightning Engine
使用 Lightning Engine 加速批次工作負載和工作階段
執行原生查詢執行資格工具
無伺服器 Spark 解決方案加速器
叢集
資料處理
設定 Spark
管理 Spark 依附元件
自訂 Spark 環境
啟用並行寫入
強化 Spark 效能
調整 Spark
使用 Lightning Engine
執行 Spark 工作
使用控制台
使用指令列
使用 REST API Explorer
建立叢集
執行 Spark 工作
更新叢集
刪除叢集
使用用戶端程式庫
執行 Hadoop 工作
編寫及執行 Spark Scala 工作
執行 Trino
執行 Flink
執行 Hive
Run Pig
執行 HBase
執行 Python
設定 Python 環境
使用 Python 適用的 Cloud 用戶端程式庫
使用資料連接器
使用 Spark BigQuery 連接器
總覽
BigQuery 連接器程式碼範例
使用 Cloud Storage 連接器
使用 Spark Spanner 連接器
資料湖泊和湖倉
探索及擷取資料
轉換資料
將資料載入 BigQuery
使用 Spark 建立湖倉
設定中繼儲存庫
在 BigLake metastore,建立含中繼資料的 Apache Iceberg 資料表
使用 Iceberg
使用 Delta
使用 Hudi
資料科學筆記本和 UI
使用筆記本
總覽
在叢集上執行 Jupyter 筆記本
在筆記本執行基因體學分析
使用 JupyterLab 擴充功能,開發無伺服器 Spark 工作負載
使用元件閘道
資料來源和儲存空間
連結至資料來源
連線至 Cloud Storage
連結至 BigQuery
將 Hive 連線至 BigQuery
連線至 Bigtable
連線至 Pub/Sub Lite
管理與資料治理
機群管理
歷程
啟用 Spark 資料歷程
啟用 Hive 資料歷程
設定叢集
元件