Ir al contenido principal
Google Cloud Documentation
Áreas de tecnología
  • IA y AA
  • Desarrollo de aplicaciones
  • Hosting de aplicaciones
  • Procesamiento
  • Canalizaciones y análisis de datos
  • Bases de datos
  • Nubes distribuidas, híbridas y múltiples
  • Soluciones de la industria
  • Migración
  • Redes
  • Observabilidad y supervisión
  • Seguridad
  • Storage
Herramientas para uso entre productos
  • Administración de accesos y recursos
  • Administración de uso y costos
  • Infraestructura como código
  • SDK, lenguajes, frameworks y herramientas
/
Consola
  • English
  • Deutsch
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português – Brasil
  • עברית
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
Acceder
  • Managed Service for Apache Spark
Comenzar gratis
Descripción general Guías Referencia Ejemplos Recursos
Google Cloud Documentation
  • Áreas de tecnología
    • Más
    • Descripción general
    • Guías
    • Referencia
    • Ejemplos
    • Recursos
  • Herramientas para uso entre productos
    • Más
  • Consola
  • Descripción general
  • Conceptos clave
  • Managed Service para Apache Spark sin servidores
    • Descripción general
    • Niveles sin servidores de Managed Service para Apache Spark
  • Managed Service para Apache Spark en clústeres
  • Comparación de las implementaciones sin servidores y de clústeres
  • Managed Service para Apache Spark en GKE
  • Comenzar
  • Sin servidores
    • Crea una carga de trabajo por lotes de Spark sin servidores
  • Clústeres
    • Crea un clúster
    • Envía un trabajo de Spark a un clúster
    • Instructivos de Spark
      • Usa Gemini para desarrollar aplicaciones de Spark
      • Analiza conjuntos de datos públicos con Spark
      • Análisis de opiniones con Spark MLlib
  • GKE
    • Ejecuta un trabajo de Spark en Kubernetes
  • Desarrollo
  • Sin servidores
    • Configura la plataforma sin servidores
      • Usar contenedores personalizados
      • Usa GPU
      • Usa el programador dinámico de cargas de trabajo
      • Configuración de red
      • Versiones del entorno de ejecución de Spark
        • Descripción general
        • Versión 3.0 del entorno de ejecución de Spark
        • Versión 2.3 del entorno de ejecución de Spark
        • Versión 2.2 del entorno de ejecución de Spark
        • Versión 1.2 del tiempo de ejecución de Spark
      • Cuentas de servicio
      • Propiedades de Spark
      • Bucket de etapa de pruebas
    • Crea cargas de trabajo y sesiones por lotes
      • Crea una carga de trabajo por lotes de Spark sin servidores
      • Crea sesiones interactivas sin servidores y plantillas de sesiones
      • Usa el cliente de Spark Connect sin servidores
      • Usa JupyterLab para sesiones de notebooks y por lotes sin servidores
      • Usa plantillas sin servidores
        • Descripción general
        • Cloud Spanner a Cloud Storage
        • Cloud Storage a BigQuery
        • De Cloud Storage a Cloud Spanner
        • De Cloud Storage a Cloud Storage
        • De Cloud Storage a JDBC
        • Hive a BigQuery
        • Hive a Cloud Storage
        • JDBC a BigQuery
        • De JDBC a Cloud Spanner
        • JDBC a Cloud Storage
        • De JDBC a JDBC
        • De Pub/Sub a Cloud Storage
    • Crea una tabla de Apache Iceberg con metadatos en el catálogo del entorno de ejecución de Lakehouse
    • Usa el conector de BigQuery con Spark
      • Descripción general
      • Consulta tablas de BigQuery
    • Ejecuta código de PySpark en notebooks de BigQuery Studio
    • Optimización
      • Ajusta automáticamente la escala de los recursos de la carga de trabajo
      • Ajusta automáticamente las cargas de trabajo de Spark
      • Usa Lightning Engine
        • Acelera las cargas de trabajo y las sesiones por lotes con Lightning Engine
        • Ejecuta la herramienta de calificación de ejecución de consultas nativas
      • Aceleradores de soluciones de Spark sin servidores
  • Clústeres
    • Procesamiento de datos
      • Configura Spark
        • Administra las dependencias de Spark
        • Personaliza el entorno de Spark
        • Habilita las escrituras simultáneas
        • Mejora el rendimiento de Spark
        • Ajusta Spark
        • Usa Lightning Engine
      • Ejecuta trabajos de Spark
        • Usa la consola
        • Usa la línea de comandos
        • Usa el Explorador de APIs de REST
          • Crea un clúster
          • Ejecuta un trabajo de Spark
          • Actualizar un clúster
          • Borra un clúster
        • Usa las bibliotecas cliente
      • Ejecuta trabajos de Hadoop