将本地 Hadoop 环境迁移到 GCP，同时最大程度地减少作业更改和存储成本。您应该采用哪种方法？

将本地 Hadoop 环境迁移到 GCP，同时最大程度地减少作业更改和存储成本，最佳方法是创建 Cloud Dataproc 集群，将数据移动到 Cloud Storage，并使用 Cloud Dataproc 连接器在该数据上运行作业。Cloud Dataproc 兼容 Hadoop 生态系统，可以最大限度地减少作业更改。Cloud Storage 提供经济高效、高度可扩展且持久的对象存储，非常适合存储大量数据，并且与 Dataproc 无缝集成。 将 HDFS 数据迁移到 BigQuery 需要重写作业以适应 BigQuery 的 SQL 接口，这会增加作业更改。使用 HDD 预置 Compute Engine VM 并进行直接迁移虽然可以减少作业更改，但存储成本可能高于 Cloud Storage，并且管理开销较大。创建 Cloud Dataproc 集群并将 HDFS 数据移动到更大的 HDD 磁盘，虽然降低了存储成本，但仍将数据绑定到计算实例，不如 Cloud Storage 灵活和经济。