R語言最常用於數據分析工具和統計應用程序。為了在Google Cloud Platform（GCP）上為R編程語言提供更多支持，Google宣布推出Cloud Dataproc上的Spark測試版。據谷歌稱，雲計算的興起為R開闢了新的機遇。使用GCP for R可以避免限制理解數據的基礎設施障礙，例如選擇要計算的數據集，因為計算或數據大小限製而不能正確執行。

借助GCP，您可以構建大型模型來分析以前需要在高性能計算基礎架構上進行大量前期投資的大小數據集，『Dataproc和Hadoop產品經理Christopher Crosbie和機器學習專家Mikhail Chrestkha在博客文章寫道。

Cloud Dataproc是GCP上Apache Spark和Apache Hadoop集群的託管雲服務，而SparkR是一個輕量級軟件包，可以在前端實現來自R的Apache Spark，該公司解釋說。

『這種集成使使用R語言的人員可以對存儲在雲存儲中的任何大小的數據集進行類似dplyr的操作。SparkR還支持使用MLlib進行分佈式機器學習。您可以使用此集成來處理大型雲存儲數據集或執行計算密集型工作』Crosbie和Chrestkha寫道。

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此外，谷歌還宣布了針對App Engine 的Cloud Spanner 和Python 3.7 的新改進。

App Engine 現在在GCP 上引入了第二代Python 運行時。據該公司稱，開發人員現在可以使用Python Package Index 或私有存儲庫中的依賴項。Cloud Scheduler 和Cloud Tasks 也已與App Engine 分離，因此開發人員可以在所有GCP 服務中使用這些功能。