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研究笔记 2.2.7：在Kestra中使用BigQuery管理调度和数据回填
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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
本研究笔记总结了视频内容，介绍了如何使用Kestra工具为BigQuery工作流添加调度，并进行2019和2020年的数据回填。该工作流自动调度数据提取，替代手动输入，支持“绿色”和“黄色”数据集。通过设置触发器在特定时间运行任务，确保数据管理和回填的有效性。
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关键要点
- 本研究笔记总结了视频内容，介绍了如何使用Kestra工具为BigQuery工作流添加调度，并进行2019和2020年的数据回填。
- 工作流自动调度数据提取，替代手动输入，支持“绿色”和“黄色”数据集。
- Kestra是一个开源的工作流编排工具，用于管理复杂的工作流。
- BigQuery是一个完全托管的无服务器数据仓库，支持对大数据集的可扩展分析。
- 回填是指追溯性地填补缺失数据的过程。
- 设置触发器以在不同时间运行不同数据集的任务，例如每月1日的绿色数据集在上午9点运行。
- 提取数据并上传到Google Cloud Storage，以供BigQuery使用。
- 使用触发器执行之前月份的回填，例如2019年的回填。
- 在BigQuery中删除现有表以开始新的数据集，并设置回填日期范围。
- 确保在开始回填之前BigQuery数据集为空，并检查上传的CSV文件。
- 使用标签跟踪执行，区分正常运行和回填。
- 视频展示了如何有效管理调度和回填，自动化工作流有助于高效的数据处理和大数据集的处理。
- 未来的视频将涵盖使用DBT运行工作流和部署到云端的内容。
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