Ein Luft- und Raumfahrtsystem erzeugt proprietäre Flugdaten, die effizient und ressourcenschonend in BigQuery gestreamt werden müssen. Welchen Ingestion-Ansatz sollten Sie verwenden?

Die Verwendung eines benutzerdefinierten Apache Beam-Konnektors mit einer Dataflow-Pipeline zum Streamen von Daten im Avro-Format in BigQuery ist die effizienteste und ressourcenschonendste Methode. Apache Beam bietet ein einheitliches Programmiermodell für Batch- und Streaming-Datenverarbeitung, und Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst, der die Skalierung und Verwaltung der Pipeline übernimmt. Avro ist ein kompaktes, schema-basiertes Datenformat, das sich gut für das Streaming eignet und von BigQuery nativ unterstützt wird, was die Ingestion optimiert. Ein Shell-Skript mit Cloud Functions und Batch-Jobs ist weniger effizient für kontinuierliches Streaming und kann zu höheren Latenzen führen. Eine Standard-Dataflow-Pipeline, die Rohdaten speichert und später transformiert, ist weniger effizient, da die Transformation vor der Speicherung erfolgen sollte, um die BigQuery-Nutzung zu optimieren. Apache Hive und Dataproc sind eher für Batch-Verarbeitung und Data Warehousing gedacht und weniger ideal für effizientes Streaming in BigQuery, insbesondere im CSV-Format, das weniger effizient ist als Avro.