Google在2015年9月推出Cloud Dataproc測試版，日前又宣布，大資料服務雲端管理平臺Cloud Dataproc全面上市（Generally Available，GA），提供Hadoop、Spark、Hive等大資料工具雲端管理服務，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版也支援客製化虛擬機器服務（Custom Machine Types），以分鐘計價。
Google產品經理James Malone在官方部落格表示，在進行資料分析時，使用者應該要關注資料分析的結果，而不是資料分析的工具，如Hadoop和Spark，需要在成本、規模、複雜性和使用性上謹慎取得平衡。而Cloud Dataproc則矯正了資料分析的結果和工具兩者間的平衡。
Cloud Dataproc提供用戶可以使用開發者控制工具（Developers Console）和雲端開發套件（Cloud SDK）來建立Hadoop或Spark叢集，而傳統啟動和停止叢集作業要花費10分鐘或15分鐘以上，不過，Cloud Dataproc平均只需90秒以內就能啟動和停止一項叢集作業。Google宣稱，這比就地部署（On-Premise）或IaaS服務執行叢集作業的時間快上2至10倍，以減少使用者等待作業執行的時間。
此外，Cloud Dataproc還可以和大資料分析雲端平臺Dataflow一起使用，用來處理即時批次和串流資料，也可以整合BigQuery、Cloud Bigtable和雲端儲存（Cloud Storage）等服務。
且因為代管在Google雲端平臺（Cloud Platform），Cloud Dataproc也適用於客製化VM服務，提供使用者依各自需求，自訂VM的vCPU及記憶體，並以分鐘計價，最低消費為10分鐘，另外，在叢集中每顆虛擬CPU每小時收費1分美元，而叢集也可以採用預留（Preemptible）計價的VM執行個體（Instance）， 比1分美元還便宜。
James Malone表示，Cloud Dataproc在測試版時新增了幾個重要的功能，包含性能調校、叢集版本管理等，而GA版也會像測試版一樣，將頻繁釋出新的功能、軟體元件等。同時，Google也宣布，新增技術合作夥伴Arimo、Attunity、Looker、WANdisco和Zoomdata，共同開發Cloud Dataproc，而服務供應商如Moser、Pythian和Tectonic也提供Cloud Dataproc用戶技術支援。