Phân tích yêu cầu của pipeline Apache Beam:

1. Nguồn dữ liệu đầu vào: Cloud Pub/Sub là nguồn dữ liệu thời gian thực dạng luồng vô hạn (unbounded stream), do đó bắt buộc phải sử dụng Streaming job và PubSubIO.
2. Đầu ra: Ghi kết quả vào BigQuery, nên cần sử dụng BigQueryIO.
3. Làm phong phú dữ liệu bằng dữ liệu tham chiếu tĩnh nhỏ: Vì dữ liệu tham chiếu tĩnh đủ nhỏ để nằm vừa trong bộ nhớ của worker, cơ chế side-inputs của Apache Beam là giải pháp hoàn hảo để truyền và cache bảng dữ liệu này đến tất cả các worker phục vụ cho việc join dữ liệu.

• C. Streaming job, PubSubIO, BigQueryIO, side-inputs: Đáp ứng đầy đủ cả 3 yêu cầu trên.
• A. Batch job: Không phù hợp vì dữ liệu nguồn Pub/Sub yêu cầu xử lý liên tục (streaming).
• B và D. side-outputs: Cơ chế side-outputs dùng để chuyển hướng các luồng dữ liệu đầu ra khác nhau (ví dụ: các bản ghi bị lỗi sang một luồng riêng), chứ không dùng để nhận dữ liệu tham chiếu bổ sung.

(Đáp án được gợi ý bởi AI)