Spark 生態系統包括五個主要元件，每個元件都透過 Google Cloud 的基礎架構獲得強化：

• Spark Core：基礎執行引擎，可管理分散式任務分派和 I/O。Spark Core 引進了彈性分散式資料集 (RDD) 的概念，這是可在容錯模式下平行處理的不可變分散式物件集合。
• Spark SQL：使用 DataFrames 處理結構化資料的模組。Google Cloud 透過 Lightning Engine 進一步提升這些作業的速度，無需手動調整。
• Spark Streaming：可為批次和即時工作建構可擴充的容錯串流解決方案。
• MLlib：可擴充的機器學習程式庫。搭配 Vertex AI 使用時，MLlib 工作流程可順暢整合至 MLOps 管道，並透過 Gemini 進行程式設計和疑難排解，進而提升開發效率。
• GraphX：用於圖形和圖形平行運算的 API。

Google Cloud 提供專屬環境，滿足資料專業人員的獨特需求：

• 在 BigQuery Studio 整合開發：資料科學家可以直接在 BigQuery Studio 筆記本中編寫及執行 Spark 程式碼。這項服務提供單一可查詢的中繼資料服務，讓您在 Spark 和 BigQuery 中享有一致體驗。
• 運用 Gemini 提升工作效率：Gemini 可輔助開發、部署、監控、疑難排解複雜的 PySpark 工作，完成整個生命週期。
• 零營運負擔的無伺服器執行環境：管理叢集不再負擔。有了 Serverless Spark，只要提交單一指令，其他工作就交給 Google 處理，不必建立、設定或管理叢集。
• 統一治理：使用 Dataplex Universal Catalog 管理資料和 AI 治理機制，為代理程式提供語意，確保資料生命週期從擷取到 AI 輔助洞察分析都保持一致。