オンプレミスの Apache Spark 3 バッチジョブ（エグゼキューター: 8 vCPU、16 GB）を、最小限の変更で、同様のリソースを選択できる機能と最小限の管理オーバーヘッドで GCP に移行します。ジョブは Cloud Storage から読み取り、BigQuery に書き込みます。

Dataproc Serverlessは、Sparkジョブをフルマネージドで実行できるため、クラスタ管理のオーバーヘッドを最小限に抑えられます。オンプレミスのSparkジョブをGCPに移行する際に、コード変更を最小限に抑えつつ、同様のリソース（8 vCPU、16 GBエグゼキューター）を柔軟に指定できます。Cloud Storageからの読み取りとBigQueryへの書き込みもネイティブにサポートしています。 GKEクラスタでの実行は、クラスタの管理が必要であり、Dataproc Serverlessよりも管理オーバーヘッドが増えます。Compute Engine VMでの実行は、Spark環境のセットアップと管理をすべて手動で行う必要があり、管理オーバーヘッドが最も大きくなります。新しいDataprocクラスタでの実行は、クラスタのプロビジョニングと管理が必要であり、Dataproc Serverlessの方が管理オーバーヘッドが少ないです。