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Dataproc en GKE te permite ejecutar aplicaciones de macrodatos con la API de Dataproc jobs en clústeres de GKE.
Usa la Google Cloud consola, Google Cloud CLI o la API de Dataproc (solicitud HTTP o bibliotecas cliente de Cloud) para crear un clúster virtual de Dataproc en GKE y, luego, envía un trabajo de Spark, PySpark, SparkR o Spark SQL al servicio de Dataproc.
Dataproc en GKE implementa clústeres virtuales de Dataproc en un clúster de GKE. A diferencia de los clústeres de Dataproc en Compute Engine, los clústeres virtuales de Dataproc en GKE no incluyen VMs principales y de trabajador separadas. En cambio, cuando creas un clúster virtual de Dataproc en GKE, Dataproc en GKE crea grupos de nodos dentro de un clúster de GKE. Los trabajos de Dataproc en GKE se ejecutan como Pods en estos grupos de nodos. GKE administra los grupos de nodos y la programación de los pods en ellos.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-07-14 (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."]]],[]]
