Migrieren Sie einen lokalen Apache Spark 3 Batch-Job (Executors: 8 vCPU, 16 GB) zu GCP mit minimalen Änderungen, der Möglichkeit, ähnliche Ressourcen auszuwählen, und minimalem Verwaltungsaufwand; der Job liest aus Cloud Storage und schreibt in BigQuery.
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Richtige Antwort: Führen Sie den Job mit Dataproc Serverless aus..
Warum dies die Antwort ist
Dataproc Serverless ist die beste Wahl, da es eine vollständig verwaltete, serverlose Plattform für Apache Spark-Workloads bietet. Dies minimiert den Verwaltungsaufwand erheblich, da Sie sich nicht um die Bereitstellung, Skalierung oder Wartung von Clustern kümmern müssen. Es unterstützt Spark 3, ermöglicht die Auswahl ähnlicher Ressourcen (8 vCPU, 16 GB) und liest/schreibt nativ aus Cloud Storage und BigQuery. Ein GKE-Cluster würde einen erheblichen Verwaltungsaufwand für die Cluster- und Spark-Installation erfordern. Eine Compute Engine VM würde ebenfalls viel manuellen Aufwand für die Spark-Installation, Skalierung und Wartung bedeuten. Ein neuer Dataproc-Cluster wäre zwar eine Option, erfordert aber immer noch das Management des Clusters selbst (z.B. Starten, Stoppen, Skalieren), was nicht der Anforderung nach minimalem Verwaltungsaufwand entspricht.
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