Para configurar y ejecutar cargas de trabajo y trabajos de Managed Service para Apache Spark, usa las plantillas de Managed Service para Apache Spark en GitHub.
Las plantillas se proporcionan en los siguientes entornos de ejecución y lenguajes:
- Plantillas de organización de Airflow: Ejecuta trabajos de Spark desde DAGs en Airflow.
- Plantillas de Java: Ejecuta cargas de trabajo o trabajos por lotes de Spark en Managed Service para Apache Spark o en un clúster existente de Managed Service para Apache Spark.
- Plantillas de Python: Ejecuta cargas de trabajo por lotes de PySpark en Managed Service para Apache Spark.
- Plantillas de notebooks: Ejecuta trabajos de Spark con notebooks de Vertex AI.