Google Cloud Dokumentation zu Serverless for Apache Spark
Mit Serverless for Apache Spark können Sie Spark-Batcharbeitslasten ausführen, ohne Ihren eigenen Cluster bereitstellen und verwalten zu müssen. Geben Sie Arbeitslastparameter an und senden Sie die Arbeitslast dann an den Serverless for Apache Spark-Dienst. Der Dienst führt die Arbeitslast auf einer verwalteten Computing-Infrastruktur aus und skaliert die Ressourcen automatisch nach Bedarf.
Serverless for Apache Spark-Gebühren fallen nur für den Zeitraum an, in dem die Arbeitslast ausgeführt wird.
Weitere Informationen
Proof of Concept mit einem Guthaben in Höhe von 300 $ starten
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Zugriff auf Gemini 2.0 Flash Thinking erhalten
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Kostenlose monatliche Nutzung beliebter Produkte wie AI APIs und BigQuery
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Keine automatischen Abbuchungen, keine Verpflichtung
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Training
Schulungen und Tutorials
Serverless for Apache Spark – Interaktive Kurzanleitung
Interaktives Tutorial für die ersten Schritte mit Serverless for Apache Spark.
Anwendungsfall
Anwendungsfälle
Dataproc-Vorlagen auf GitHub
Einsatzbereite, konfigurationsgesteuerte Spark-Vorlagen für Serverless for Apache Spark.
Anwendungsfall
Anwendungsfälle
Serverless for Apache Spark-Labs auf GitHub
Praktische Labs zu Serverless for Apache Spark, die auf gängigen Anwendungsfällen basieren.
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Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC).
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