Vous exécutez plusieurs tâches Spark planifiées sur Cloud Dataproc ; certaines tâches s'exécutent séquentiellement et d'autres simultanément. Vous devez automatiser et orchestrer ces tâches. Que devriez-vous utiliser ?

Cloud Composer, basé sur Apache Airflow, est la solution la plus adaptée pour orchestrer des workflows complexes avec des dépendances séquentielles et parallèles. Il permet de définir ces workflows comme des DAGs (Directed Acyclic Graphs), offrant une visibilité, une gestion des erreurs et une planification robustes. Créer un modèle de workflow Cloud Dataproc ne gère pas l'orchestration complexe avec des dépendances entre plusieurs tâches et des exécutions simultanées/séquentielles. Une action d'initialisation exécute des scripts au démarrage du cluster, mais ne fournit pas les capacités d'orchestration nécessaires pour des workflows multi-tâches avec des dépendances. Écrire un script Bash est une approche manuelle qui manque de résilience, de surveillance et de gestion des dépendances qu'offre un orchestrateur dédié comme Cloud Composer.