优势
如果您不想在云端重新构建您的本地数据湖,不妨将数据直接原样迁移到 Google Cloud,以获享成本和容量优势。
将资源密集型数据或分析流程工作负载分流到云端,以便在不需要预配新硬件的前提下自动扩缩计算资源。
数据湖已经变成了让您举步维艰的沼泽?Google Cloud 上的云原生数据湖可以让您的数据工程师和科学家更快地开发分析模型。
主要特性
在短短 90 秒的时间里,对专门用于数据和分析的开源软件集群(如 Apache Spark)执行预配、自动扩缩和监管,从而简化管理。
使用 Apache Spark、BigQuery、AI Platform Notebooks、GPU 和其他分析加速器,在 Google 数据湖上更快地构建、训练和部署分析模型。
利用 Google Cloud 的自动扩缩式服务,您可以将存储与计算分离开来,从而提高查询速度,并按所处理的 GB 数来管理费用。使用自定义机器、空闲集群删除及更多功能,比本地 Hadoop 部署节省 54% 的费用。
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