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In diesem Abschnitt werden Google Cloud -Optionen beschrieben, mit denen Sie Workflows planen können.
Dataproc-Workflowvorlagen
Mithilfe der Workflowvorlagen von Dataproc können Sie Workflows flexibel und nutzerfreundlich verwalten und ausführen. Eine Workflowvorlage ist eine wiederverwendbare Workflowkonfiguration, die Jobs in einer Grafik definiert und Informationen dazu enthält, wo diese Jobs ausgeführt werden sollen.
Cloud Scheduler
Cloud Scheduler ist ein vollständig verwalteter Cronjob-Planer für Unternehmen.
Sie können damit praktisch jeden Job planen, einschließlich Batchjobs, Big Data-Jobs und Cloud-Infrastrukturvorgängen. Cloud Scheduler bietet eine einfache zeitbasierte Planung, z. B. täglich oder stündlich, ohne dass Sie Code schreiben müssen.
Vorteile:
Aktiviert die zeitbasierte Instanziierung von Workflowvorlagen basierend auf vertrauten Cron-Ausdrücken
Cloud Run Functions ist eine einfache Computing-Lösung zum Erstellen von eigenständigen und zweckgebundenen Funktionen, die auf Cloud-Ereignisse reagieren, ohne einen Server oder eine Laufzeitumgebung verwalten zu müssen. Sie können mit Cloud Run Functions Workflows starten, um auf Pub/Sub-Ereignisse oder Dateiänderungen in Cloud Storage zu reagieren. Sie können Cloud Run-Funktionen mit Cloud Scheduler für Workflows verwenden, für die zeitbasierte Parameter berechnet werden müssen.
Vorteile:
Aktiviert die Workflowinstanziierung als Reaktion auf Datenereignisse, z. B. neue Dateien in Cloud Storage oder Pub/Sub-Ereignisse.
Minimale Programmierung mit Dataproc
Go-, Node.js- oder Python-Clientbibliotheken
Workflows und Workflowparameter dynamisch generieren
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-22 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDataproc Workflow Templates offer a reusable configuration for defining and executing a graph of jobs within workflows.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Scheduler is a managed cron job scheduler enabling time-based scheduling of workflows without the need to write any code.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Run functions allow for workflow instantiation in response to events like new files in Cloud Storage or Pub/Sub events, requiring minimal coding.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Composer is a managed Apache Airflow service that supports both time- and event-based scheduling, offering dynamic workflow generation and integration across various Google Cloud products.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Workflow scheduling solutions\n\nThis section describes Google Cloud options you can use to schedule\nworkflows.\n\nDataproc Workflow Templates\n---------------------------\n\nDataproc [Workflow templates](/dataproc/docs/concepts/workflows/overview)\nprovide a flexible and easy-to-use mechanism for managing and executing workflows. A Workflow Template is a reusable workflow configuration. It defines a graph of jobs with information on where to run those jobs.\n\nCloud Scheduler\n---------------\n\nCloud Scheduler is a fully managed enterprise-grade cron job scheduler.\nIt allows you to schedule virtually any job, including batch, big data jobs,\nand Cloud infrastructure operations. It provides simple time-based\nscheduling, for example, daily or hourly, without requiring you to write code.\n\n**Advantages:**\n\n- Enables time-based instantiation of workflow templates based on familiar\n cron expressions\n\n- No code to write\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Scheduler](/dataproc/docs/tutorials/workflow-scheduler)\n\nCloud Functions\n---------------\n\nCloud Run functions is a lightweight compute solution you can use to create\nsingle-purpose, stand-alone functions that respond to Cloud events without\nthe need to manage a server or runtime environment. You can use\nCloud Run functions to launch Workflows in response to Pub/Sub\nevents or file changes in Cloud Storage. You can use Cloud Run functions\nwith Cloud Scheduler for workflows that require the calculation of\ntime-based parameters.\n\n**Advantages:**\n\n- Enables workflow instantiation in response to data events, such as new files in\n Cloud Storage or Pub/Sub events.\n\n- Minimal coding required using Dataproc\n [Go](https://github.com/googleapis/google-cloud-go),\n [Node.js](https://github.com/googleapis/google-cloud-node), or\n [Python](https://github.com/googleapis/google-cloud-python)\n client libraries\n\n- Dynamically generate workflows and workflow parameters\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Run functions](/dataproc/docs/tutorials/workflow-function)\n\nCloud Composer\n--------------\n\nCloud Composer is a managed Apache Airflow service you can use\nto create, schedule, monitor, and manage workflows.\n\n**Advantages:**\n\n- Supports time- and event-based scheduling\n\n- Simplified calls to Dataproc using Operators\n\n- Dynamically generate workflows and workflow parameters\n\n- Build data flows that span multiple Google Cloud products\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Composer](/dataproc/docs/tutorials/workflow-composer)"]]
