Você precisa de um fluxo de trabalho eficiente e de fácil manutenção para processar centenas de tabelas: os arquivos chegam no Cloud Storage de forma imprevisível, o Dataproc transforma e grava no BigQuery, e então as transformações específicas da tabela do BigQuery são executadas (podem levar horas). Qual design de fluxo de trabalho é o melhor?

A melhor opção é criar um DAG separado por tabela, pois isso permite isolar falhas e facilita a manutenção e evolução de cada fluxo de processamento, sem afetar as demais. O uso de um gatilho de objeto do Cloud Storage com uma Cloud Function garante que o processamento seja iniciado apenas quando um novo arquivo chega, tornando o fluxo reativo e eficiente, em vez de agendamentos fixos que podem ser desnecessários ou tardios. A Cloud Function acionará o DAG correspondente à tabela. Operadores do Dataproc e BigQuery são apropriados para as transformações. As outras opções são menos eficientes ou escaláveis: Um único DAG compartilhado para todas as tabelas dificultaria a depuração e a manutenção, além de criar um ponto único de falha. Agendar DAGs a cada hora não é ideal para dados que chegam de forma imprevisível, pois pode haver atrasos ou execuções desnecessárias. A opção que usa operadores do Cloud Storage, Dataproc e BigQuery em um único DAG compartilhado e agendado tem as mesmas desvantagens de manutenção e reatividade.