R 語言最常用於資料分析工具和統計應用程式。為了在 Google Cloud Platform（GCP） 上為 R 程式語言提供更多支援，Google 宣佈推出 Cloud Dataproc 上的 Spark 測試版。據谷歌稱，雲端計算的興起為 R 開闢了新的機遇。

使用GCP for R 可以避免限制理解資料的基礎設施障礙，例如選擇要計算的資料集，因為計算或資料大小限制而不能正確執行。藉助 GCP，您可以構建大型模型來分析以前需要在高效能運算基礎架構上進行大量前期投資的大小資料集，『Dataproc 和 Hadoop 產品經理 Christopher Crosbie 和機器學習專家 Mikhail Chrestkha 在

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

『這種整合使使用R語言的開發人員可以對儲存在雲端儲存中的任何大小的資料集進行類似 dplyr 的操作。SparkR 還支援使用 MLlib 進行分散式機器學習。您可以使用此整合來處理大型雲端儲存資料集或執行計算密集型工作』Crosbie和Chrestkha 寫道。

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此外，谷歌還宣佈了針對 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 執行時。據該公司稱，開發人員現在可以使用 Python Package Index 或私有儲存庫中的依賴項。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。