Sie führen mehrere geplante Spark-Jobs auf Cloud Dataproc aus; einige Jobs laufen sequenziell und einige gleichzeitig. Sie müssen diese Jobs automatisieren und orchestrieren. Was sollten Sie verwenden?

Cloud Composer, basierend auf Apache Airflow, ist ideal für die Orchestrierung komplexer Workflows, die sequenzielle und parallele Spark-Jobs auf Cloud Dataproc umfassen. Ein gerichteter azyklischer Graph (DAG) in Composer ermöglicht die Definition von Abhängigkeiten und die Zeitplanung der Ausführung. Das Erstellen eines Cloud Dataproc Workflow Templates ist nützlich für wiederkehrende Spark-Workflows, bietet aber nicht die umfassende Orchestrierungsfähigkeit für komplexe Abhängigkeiten und Zeitplanung über mehrere Jobs hinweg. Initialisierungsaktionen sind für die Cluster-Konfiguration beim Start gedacht, nicht für die Job-Orchestrierung. Ein Bash-Skript wäre weniger robust, schwieriger zu warten und bietet keine integrierte Überwachung oder Fehlerbehandlung wie Cloud Composer.