將地端 Hadoop 環境遷移到 GCP，同時將作業變更和儲存成本降到最低。您應該採取哪種方法？

正確答案是建立 Cloud Dataproc 叢集，將資料移至 Cloud Storage，然後使用 Cloud Dataproc 連接器對該資料執行作業。這種方法能最大程度地降低作業變更和儲存成本。Cloud Storage 是一種高度可擴展、持久且成本效益高的物件儲存服務，非常適合儲存 Hadoop 資料，並能與 Cloud Dataproc 無縫整合。Cloud Dataproc 是一個託管的 Spark 和 Hadoop 服務，允許您在 GCP 上執行現有的 Hadoop 作業，而無需大量修改。 將 HDFS 資料遷移到 BigQuery 並修改作業會導致大量作業變更。佈建帶有 HDD 的 Compute Engine VM 並 lift-and-shift Hadoop 叢集雖然減少了作業變更，但無法有效降低儲存成本，且需要自行管理基礎設施。建立 Cloud Dataproc 叢集並將 HDFS 資料移至更大的 HDD 磁碟來降低儲存成本，仍會面臨管理磁碟的複雜性，且不如 Cloud Storage 具成本效益和彈性。