Migrez une tâche de traitement par lots Apache Spark 3 sur site (exécuteurs : 8 vCPU, 16 Go) vers GCP avec un minimum de modifications, la possibilité de choisir des ressources similaires et une surcharge de gestion minimale ; la tâche lit depuis Cloud Storage et écrit dans BigQuery.
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Bonne réponse : Exécutez la tâche avec Dataproc Serverless..
Pourquoi c'est la réponse
Dataproc Serverless est la solution la plus appropriée car elle permet d'exécuter des charges de travail Apache Spark sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente, répondant ainsi à l'exigence de "surcharge de gestion minimale". Elle offre également la flexibilité de choisir des ressources similaires (8 vCPU, 16 Go) pour les exécuteurs Spark, et s'intègre nativement avec Cloud Storage et BigQuery. Exécuter la tâche sur un nouveau cluster GKE ou Dataproc nécessiterait une gestion et une configuration plus importantes du cluster. Une VM Compute Engine exigerait l'installation et la configuration manuelles de Spark, ainsi que la gestion de l'infrastructure, ce qui va à l'encontre de l'objectif de "modifications minimales" et de "surcharge de gestion minimale".
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