Migrare un ambiente Hadoop on-premise su GCP minimizzando le modifiche ai job e i costi di archiviazione. Quale approccio dovresti adottare?

L'opzione corretta minimizza le modifiche ai job e i costi di archiviazione. Cloud Dataproc è un servizio gestito per Apache Hadoop e Spark, che consente di eseguire i job Hadoop esistenti con modifiche minime. Spostare i dati su Cloud Storage è fondamentale perché offre archiviazione a basso costo e scalabile, desacoppiando l'archiviazione dal calcolo, il che riduce i costi operativi e semplifica la gestione. Il connettore Cloud Dataproc permette ai job di accedere direttamente ai dati in Cloud Storage, eliminando la necessità di modifiche significative ai job. Le altre opzioni sono meno efficienti: Migrare i dati in BigQuery richiede una riscrittura significativa dei job Hadoop, aumentando i costi di sviluppo. Il provisioning di VM Compute Engine con HDD e un lift-and-shift del cluster Hadoop non sfrutta i vantaggi di un servizio gestito come Dataproc, aumentando il carico di gestione e non ottimizzando i costi di archiviazione. Creare un cluster Cloud Dataproc e spostare i dati HDFS su dischi HDD più grandi non è l'approccio più efficiente per l'archiviazione a lungo termine in GCP; Cloud Storage è più economico e scalabile per questo scopo.