Google在2015年9月推出Cloud Dataproc测试版，日前又宣布，大资料服务云端管理平台Cloud Dataproc全面上市（Generally Available，GA），提供Hadoop、Spark、Hive等大资料工具云端管理服务，支援Hadoop 2.7.2、Spark 1.6、Hive 1.2.1和Pig 0.15，且可向下相容。而GA版也支援订制化虚拟机器服务（Custom Machine Types），以分钟计价。
Google产品经理James Malone在官方博客表示，在进行资料分析时，使用者应该要关注资料分析的结果，而不是资料分析的工具，如Hadoop和Spark，需要在成本、规模、复杂性和使用性上谨慎取得平衡。而Cloud Dataproc则矫正了资料分析的结果和工具两者间的平衡。
Cloud Dataproc提供用户可以使用开发者控制工具（Developers Console）和云端开发套件（Cloud SDK）来建立Hadoop或Spark丛集，而传统启动和停止丛集作业要花费10分钟或15分钟以上，不过，Cloud Dataproc平均只需90秒以內就能启动和停止一项丛集作业。Google宣称，这比就地部署（On-Premise）或IaaS服务执行丛集作业的时间快上2至10倍，以减少使用者等待作业执行的时间。
此外，Cloud Dataproc还可以和大资料分析云端平台Dataflow一起使用，用来处理即时批次和串流资料，也可以整合BigQuery、Cloud Bigtable和云端储存（Cloud Storage）等服务。
且因为代管在Google云端平台（Cloud Platform），Cloud Dataproc也适用于订制化VM服务，提供使用者依各自需求，自订VM的vCPU及记忆体，并以分钟计价，最低消费为10分钟，另外，在丛集中每颗虚拟CPU每小时收费1分美元，而丛集也可以采用预留（Preemptible）计价的VM执行个体（Instance）， 比1分美元还便宜。
James Malone表示，Cloud Dataproc在测试版时新增了几个重要的功能，包含性能调校、丛集版本管理等，而GA版也会像测试版一样，将频繁释出新的功能、软件元件等。同时，Google也宣布，新增技术合作伙伴Arimo、Attunity、Looker、WANdisco和Zoomdata，共同开发Cloud Dataproc，而服务供应商如Moser、Pythian和Tectonic也提供Cloud Dataproc用户技术支援。
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