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Mit Dataproc in GKE können Sie Big-Data-Anwendungen mithilfe der Dataproc jobs API auf GKE-Clustern ausführen.
Verwenden Sie die Google Cloud Console, die Google Cloud CLI oder die Dataproc API (HTTP-Anfrage oder Cloud-Clientbibliotheken), um einen virtuellen Dataproc-Cluster in GKE zu erstellen, und reichen Sie dann einen Spark-, PySpark-, SparkR- oder Spark-SQL-Job an den Dataproc-Dienst ein.
Bei Dataproc on GKE werden virtuelle Dataproc-Cluster in einem GKE-Cluster bereitgestellt. Im Gegensatz zu Dataproc in Compute Engine-Clustern enthalten Dataproc-Cluster in GKE keine separaten Master- und Worker-VMs. Wenn Sie einen virtuellen Dataproc-Cluster in GKE erstellen, werden stattdessen Knotenpools in einem GKE-Cluster erstellt. Dataproc on GKE-Jobs werden als Pods in diesen Knotenpools ausgeführt. Die Knotenpools und die Planung von Pods in den Knotenpools werden von GKE verwaltet.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-05-13 (UTC)."],[[["Dataproc on GKE enables the execution of Big Data applications on GKE clusters through the Dataproc `jobs` API."],["You can create a Dataproc on GKE virtual cluster and then submit Spark, PySpark, SparkR, or Spark-SQL jobs via the Google Cloud console, Cloud CLI, or the Dataproc API."],["Dataproc on GKE utilizes virtual clusters, which, unlike Dataproc on Compute Engine clusters, do not have separate master and worker VMs."],["Dataproc on GKE job are run as pods on node pools and is managed by GKE."],["Dataproc on GKE supports Spark 3.5 versions."]]],[]]
