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学习笔记 2.2.6：Google Cloud Platform 上 Kestra 的 ETL 管道
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本次会议介绍了如何将ETL管道迁移至Google Cloud，利用Google Cloud Storage和BigQuery处理CSV数据。主要步骤包括设置Google Cloud项目、上传CSV至GCS、创建BigQuery表及数据处理。通过Kestra管理工作流，实现对不同数据集的灵活和安全管理。
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关键要点
- 本次会议介绍了如何将ETL管道迁移至Google Cloud，利用Google Cloud Storage和BigQuery处理CSV数据。
- 设置Google Cloud项目，包括创建服务账户和获取项目ID、区域和存储桶名称。
- 在Kestra中利用键值存储管理环境变量和敏感信息。
- 创建Google Cloud项目并生成具有所需角色的服务账户。
- 为服务账户创建JSON密钥并下载，添加至Kestra的键值存储。
- 从CSV文件提取数据并上传至GCS。
- 在BigQuery中创建主表和临时存储的阶段表。
- 将CSV文件中的数据加载到阶段表，并合并数据到主表。
- 使用条件逻辑在Kestra中处理不同的数据集。
- 实现调度以自动运行工作流，并使用回填处理历史数据。
- 本次会议提供了在Google Cloud上设置和运行ETL管道的全面指南，确保灵活性和安全性。
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延伸问答
如何在Google Cloud上设置ETL管道？
首先创建Google Cloud项目，生成服务账户并获取项目ID、区域和存储桶名称，然后上传CSV文件至GCS，最后在BigQuery中创建表并处理数据。
Kestra在ETL管道中有什么作用？
Kestra用于管理工作流，提供条件逻辑处理不同数据集，并安全管理环境变量和敏感信息。
如何将CSV数据上传到Google Cloud Storage？
通过Kestra的任务配置，使用gcs.upload类型将CSV文件上传至指定的GCS存储桶。
BigQuery中如何创建主表和阶段表？
在BigQuery中，使用CSV文件的模式创建主表，并创建一个阶段表用于临时存储数据，随后将数据从阶段表合并到主表。
如何在Kestra中处理不同的数据集？
使用条件逻辑在Kestra中根据不同的数据集和模式运行任务，以灵活处理数据。
ETL管道的调度和回填如何实现？
可以通过设置调度自动运行工作流，并使用回填功能处理历史数据，确保管道适用于过去的数据。
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