Google Cloud Serverless for Apache Spark: BigQueryとの高パフォーマンス統合

Google Cloudは、Apache Sparkの重要な進化として、BigQuery体験内で一般に利用可能なGoogle Cloud Serverless for Apache Sparkを発表しました。この統合は、BigQueryの統一データ-to-AIプラットフォーム内でGoogle Cloud Serverless for Apache Sparkの力を完全に提供し、統一された開発者体験、シームレスな相互運用、および業界トップクラスの価格/パフォーマンスを実現します。Apache Sparkは、データ処理、分析、およびAI/MLのための人気のある強力なエンジンですが、開発者はクラスターの管理、ジョブの最適化、およびトラブルシューティングに時間を費やしています。Google Cloud Serverless for Apache Sparkは、これらの課題に対処し、所有権の総コスト削減、パフォーマンスの向上、オープン性とフレキシビリティ、ジェミニパワードの生産性とアシスト、分散AI/ML、企業グレードのセキュリティ機能、および生産準備機能を提供します。BigQueryでのサーバーレスApache Sparkの一般提供により、開発者は今、BigQuery Studio内でSparkコードをインタラクティブに開発、実行、およびデプロイすることができます。これにより、BigQueryの著名なSQLエンジンと並行して、スケーラブルなOSS処理フレームワークを提供します。統一されたSparkとBigQuery体験は、適切なエンジンを選択するためのフレキシビリティを提供し、統一プラットフォーム、ノートブックインターフェース、および単一のデータコピー上で実現します。Spark in BigQueryの主要な機能と利点には、統一された開発者体験、統一データアクセスとエンジン相互運用、および簡単な運用化が含まれます。BigQuery StudioでのSparkの開始方法として、ノートブック内のテンプレートを使用してSparkセッションをスピンアップすることができます。Google Cloud Serverless for Apache SparkとそのBigQueryとの新しい深い統合により、開発者は強力な分析エンジンの壁を打ち破り、特定のタスクに最適なツールを選択することができます。これは、まとめられた環境内で実現します。