Вам нужен эффективный, поддерживаемый рабочий процесс для обработки сотен таблиц: файлы непредсказуемо попадают в Cloud Storage, Dataproc преобразует их и записывает в BigQuery, затем выполняются специфичные для таблицы преобразования BigQuery (может занять часы). Какой дизайн рабочего процесса лучше всего подходит?

Правильный ответ обеспечивает эффективный, масштабируемый и поддерживаемый рабочий процесс. Cloud Composer (управляемый Airflow) идеально подходит для оркестровки сложных многошаговых процессов, таких как этот. Использование операторов Dataproc и BigQuery позволяет напрямую взаимодействовать с этими сервисами. Создание отдельного DAG для каждой таблицы обеспечивает изоляцию, упрощает отладку и позволяет настраивать логику для каждой таблицы, что критично, когда "специфичные для таблицы преобразования BigQuery могут занять часы". Триггер объекта Cloud Storage в сочетании с Cloud Function для запуска DAG обеспечивает реактивность: обработка начинается только тогда, когда файл действительно появляется, что экономит ресурсы и устраняет необходимость в постоянном опросе. Другие варианты менее оптимальны: Использование одного общего DAG для всех таблиц затруднит управление, отладку и масштабирование, особенно при наличии сотен таблиц с уникальными требованиями. Ежечасный запуск DAG не является реактивным и может привести к задержкам или ненужным запускам, если файлы не поступают регулярно. Отсутствие оператора Cloud Storage в некоторых вариантах подразумевает, что Airflow не будет напрямую взаимодействовать с Cloud Storage для обнаружения файлов, что не соответствует требованию "файлы непредсказуемо попадают в Cloud Storage".