将本地 Apache Spark 3 批处理作业（执行器：8 vCPU，16 GB）迁移到 GCP，要求改动最小、能够选择相似资源且管理开销最小；该作业从 Cloud Storage 读取数据并写入 BigQuery。

Dataproc Serverless 是最佳选择，因为它提供完全托管的 Spark 环境，无需管理底层基础设施，从而实现最小的管理开销。它支持 Spark 3，允许您选择相似的资源配置（8 vCPU，16 GB），并且与 Cloud Storage 和 BigQuery 无缝集成。 其他选项的缺点： 在新 GKE 集群上运行作业：虽然 GKE 可以运行 Spark，但您需要手动配置和管理 Spark 集群，这会增加管理开销。 在 Compute Engine VM 上运行作业：这需要您手动设置和维护整个 Spark 环境，包括操作系统、Spark 软件和集群管理，管理开销最大。 在新 Dataproc 集群上运行作业：Dataproc 集群比 Dataproc Serverless 需要更多的管理，因为您仍然需要管理集群的生命周期和配置。