如何减少谷歌数据流作业中的初始化和终止时间？

Posted 2023-03-31

【中文标题】如何减少谷歌数据流作业中的初始化和终止时间？

【英文标题】：How to reduce the initialisation and termination time in google dataflow job?

【发布时间】：2018-03-24 10:19:09

【问题描述】：

我目前正在研究 POC，主要关注用于 ETL 处理的数据流。我使用 Dataflow 2.1 Java Beam API 创建了管道，初始化大约需要 3-4 分钟，终止也需要大约 1-2 分钟每次运行。但是，实际转换 (ParDo) 只需不到一分钟。此外，我尝试按照不同的方法运行作业，

在本地机器上运行作业 在 GCP 上远程运行作业 通过 Dataflow 模板运行作业

但看起来，上述所有方法都或多或少地在初始化和终止方面消耗了相同的时间。所以这是 POC 的瓶颈，因为我们打算每天运行数百个作业。

我正在寻找一种方法来共享所有作业的初始化/终止时间，以便它可以是一次性活动或任何其他减少时间的方法。

提前致谢！

【参考方案1】：

据我所知，没有办法减少启动或拆卸时间。您不应将其视为瓶颈，因为作业的每次运行都独立于最后一次运行，因此您可以并行运行它们等。如果可以消除这种情况，您还可以考虑将其转换为流式管道完全是那个时代。