Necesita un pipeline de Apache Beam que enriquezca mensajes de Cloud Pub/Sub con pequeños datos de referencia estáticos de BigQuery (que caben en la memoria del worker) y escriba las filas enriquecidas en BigQuery. ¿Qué tipo de trabajo y transformaciones debería usar?

La opción correcta es "Streaming job, PubSubIO, BigQueryIO, side-inputs". Un trabajo de streaming es esencial porque los mensajes de Cloud Pub/Sub son un flujo continuo de datos. PubSubIO se usa para leer de Pub/Sub y BigQueryIO para escribir en BigQuery. Los side-inputs son la forma eficiente de enriquecer cada mensaje con datos de referencia pequeños y estáticos que caben en la memoria del worker, ya que estos datos se cargan una vez y se distribuyen a todos los workers. Las opciones incorrectas son: "Batch job" no es adecuado para un flujo continuo de datos. "JdbcIO" no se usa para leer directamente de BigQuery. "side-outputs" se utilizan para dividir un PCollection en múltiples PCollections, no para enriquecer datos con información de referencia.