Reshuffle オペレーションは、Dataflow にパイプラインを複数のステージに分割させる方法です。これにより、各ステップのパフォーマンスを分離し、ボトルネックを特定するのに役立ちます。Dataflow コンソールで実行の詳細を監視することで、各ステージの時間、CPU、メモリ、ディスク使用量、処理された要素数とバイト数を確認できます。これにより、パイプラインの速度低下の原因を診断し、それに応じて最適化することができます。参考資料:
* 1: データの並べ替え
* 2: Dataflow モニタリング インターフェースを使用してパイプラインのパフォーマンスをモニタリングする
* 3: パイプラインパフォーマンスの最適化

説明

トピック1、メイン質問セットC

主な要件は次のとおりです。
* Spark 3 バッチ ジョブを移行します。
* ジョブを最小限に変更します (GCS から読み取り、BQ に書き込み - GCP 上の Spark の標準)。
* Spark 向けに最適化されたジョブ (特定のエグゼキューター vCPU/メモリ)。
* 同様の実行者設定を選択する機能。
* インストールと管理の労力を最小限に抑えます。
Dataproc Serverless (オプション A) は、これらのユースケース向けに設計されています。
* Spark 3 のサポート:Dataproc Serverless は、Spark 3 を含むさまざまな Spark ランタイムをサポートしています。
* 最小限の変更：GCS からの読み取りと BigQuery への書き込み（Spark-BigQuery コネクタを使用）を行う Spark ジョブは標準です。通常、最小限のコード変更で済みます。
* カスタマイズ可能なリソース: Dataproc Serverless では、vCPU やメモリなど、ドライバとエグゼキュータのリソースを指定できます。これらのリソースは、オンプレミスの最適化された設定に合わせて構成できます（例: エグゼキュータあたり 8 vCPU、16 GB メモリなど。ただし、利用可能な具体的な構成についてはご確認ください）。
* 最小限のインストールと管理：これが「サーバーレス」の最大のメリットです。クラスタのプロビジョニング、管理、スケーリングは不要です。バッチジョブを送信するだけで、Google Cloud が基盤となるインフラストラクチャを処理します。これにより、運用オーバーヘッドが大幅に削減されます。
他のオプションがあまり適切でない理由を分析してみましょう。
* B (Compute Engine VM): Spark のインストール、設定、依存関係の管理、そして VM 自体の管理を手動で行う必要があります。これは管理の手間がかかります。
* C（Google Kubernetes Engine クラスタ）：Spark を GKE 上で実行することはできますが（たとえば、Spark on Kubernetes オペレーターを使用）、GKE クラスタ、Spark デプロイメント構成、Docker イメージなどの管理が必要になります。これも、Dataproc Serverless よりも大きな管理作業になります。
* D (Dataproc クラスタ): 標準的な Dataproc クラスタはサーバーレス クラスタよりも制御性に優れていますが、管理（クラスタの作成、スケーリング、ライフサイクル管理）もより複雑になります。Dataproc Serverless は、バッチジョブにおけるこうした管理作業を最小限に抑えるように特別に設計されています。「インストールと管理の手間を最小限に抑える」という要件を考慮すると、ジョブのニーズを満たす場合、サーバーレス クラスタはマネージド クラスタよりも優先されます。
参照：
Google Cloud ドキュメント: Dataproc Serverless > 概要。「Spark 用 Dataproc Serverless を使用すると、独自のクラスタをプロビジョニングおよび管理することなく、Spark バッチ ワークロードを実行できます。Spark ワークロードを Dataproc Serverless サービスに送信します。このサービスは、マネージド コンピューティング インフラストラクチャ上でワークロードを実行し、必要に応じてリソースを自動スケーリングします。」Google Cloud ドキュメント: Dataproc Serverless > Spark バッチ ワークロードの送信 > Spark バッチ ワークロードのプロパティ。このドキュメントでは、ドライバとエグゼキュータのコア（spark.driver.cores、spark.executor.cores）およびメモリ（spark.driver.memory、spark.executor.memory）のプロパティを指定する方法について説明します。これにより、既存の最適化されたジョブと同様の設定を選択できます。

説明/参照: