Composants Google Cloud Serverless pour Apache Spark
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Les composants Serverless pour Apache Spark vous permettent d'exécuter des charges de travail par lot Apache Spark à partir d'un pipeline dans Vertex AI Pipelines.
Serverless pour Apache Spark exécute les charges de travail par lot sur une infrastructure de calcul gérée en effectuant un autoscaling des ressources selon les besoins.
Dans Serverless pour Apache Spark, une ressource Batch représente une charge de travail par lot.
Le SDK Google Cloud inclut les opérateurs suivants permettant de créer des ressources Batch et de surveiller leur exécution :
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Dernière mise à jour le 2025/09/02 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/02 (UTC)."],[],[],null,["The Serverless for Apache Spark components let you run Apache Spark batch\nworkloads from a pipeline within Vertex AI Pipelines.\nServerless for Apache Spark runs the batch workloads on a managed compute\ninfrastructure, autoscaling resources as needed.\n\nLearn more about [Google Cloud Serverless for Apache Spark](/dataproc-serverless/docs/overview) and [supported Spark workloads](/dataproc-serverless/docs/overview#for_spark_workload_capabilities).\n\nIn Serverless for Apache Spark, a `Batch` resource represents a batch workload.\nThe Google Cloud SDK includes the following operators to\ncreate `Batch` resources and monitor their execution:\n\n\n- [`DataprocPySparkBatchOp`](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/api/v1/dataproc.html#v1.dataproc.DataprocPySparkBatchOp)\n- [`DataprocSparkBatchOp`](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/api/v1/dataproc.html#v1.dataproc.DataprocSparkBatchOp)\n- [`DataprocSparkRBatchOp`](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/api/v1/dataproc.html#v1.dataproc.DataprocSparkRBatchOp)\n- [`DataprocSparkSqlBatchOp`](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/api/v1/dataproc.html#v1.dataproc.DataprocSparkSqlBatchOp)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nAPI reference\n\n- For component reference, see the\n [Google Cloud SDK reference for Google Cloud Serverless for Apache Spark components](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/api/v1/dataproc.html) .\n\n- For Serverless for Apache Spark resource reference, see the following API\n reference page:\n\n - [`Batch`](/dataproc-serverless/docs/reference/rest/v1/projects.locations.batches#resource:-batch) resource\n\nTutorials\n\n- [Get started with Google Cloud Serverless for Apache Spark pipeline components](https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/community/ml_ops/stage3/get_started_with_dataproc_serverless_pipeline_components.ipynb)\n\nVersion history and release notes\n\nTo learn more about the version history and changes to the Google Cloud Pipeline Components SDK, see the [Google Cloud Pipeline Components SDK Release Notes](https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-2.19.0/release.html).\n\nTechnical support contacts\n\nIf you have any questions, reach out to\n[kfp-dataproc-components@google.com](mailto: kfp-dataproc-components@google.com)."]]
