Uruchamiasz wiele zaplanowanych zadań Spark w Cloud Dataproc; niektóre zadania działają sekwencyjnie, a niektóre współbieżnie. Musisz zautomatyzować i zorkiestrować te zadania. Czego powinieneś użyć?

Cloud Composer (oparty na Apache Airflow) jest idealnym rozwiązaniem do orkiestracji złożonych przepływów pracy, które obejmują zarówno zadania sekwencyjne, jak i współbieżne, takie jak wiele zadań Spark w Cloud Dataproc. Umożliwia definiowanie DAG (Directed Acyclic Graph), co zapewnia elastyczność w planowaniu, monitorowaniu i zarządzaniu zależnościami między zadaniami. Szablon przepływu pracy Cloud Dataproc jest przeznaczony do definiowania sekwencji zadań w ramach jednego klastra Dataproc, a nie do orkiestracji wielu niezależnych zadań Spark. Akcje inicjalizacyjne służą do konfiguracji klastra przy starcie, a nie do orkiestracji zadań. Skrypt Bash byłby trudny do utrzymania, monitorowania i skalowania w przypadku złożonych przepływów pracy.