开放源代码版本上的数据机制改进

如果您正在寻找关于Kubernetes上的Spark的高级介绍，请签出在Kubernetes上运行Spark的优缺点，如果您正在寻找更深的技术潜水，那么阅读我们的指南设置，管理和监控Spark在kubernetes上。

Data Mechanics是一个托管的Spark平台，部署在客户的云帐户内的Kubernetes集群上，可在AWS，GCP和Azure上使用。因此，我们整个公司都建立在Kubernetes上的Spark之上，并且经常被问到与简单地在Kubernetes开源上运行Spark有何不同。

简短的答案是，我们的平台实现了许多功能，这些功能使Kubernetes上的Spark更加易于使用且更具成本效益。通过照顾设置和维护，我们的目标是让您专注于并加速其采用，并节省大量维护工作。我们的目标是通过使Spark变得应有的简单，灵活和高性能来加速您的数据工程项目。

让我们来谈谈基于Spark-on-Kubernetes的主要改进。

直观的用户界面

Data Mechanics用户将获得一个仪表板，他们可以在其中查看其每个Spark应用程序的日志和指标。他们还可以访问Spark UI，该UI很快将被我们自己开发的监视工具Data>