使用Dataproc工作流模板和云调度将数据加载到Google BigQuery
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内容提要
该项目使用Google Dataproc上的Apache PySpark将数据从Google Cloud Storage导入BigQuery，同时利用Google Cloud Scheduler进行自动执行，并使用GitHub Actions进行无缝部署。通过集成Google Cloud的各项服务，创建可扩展、自动化的数据摄取流水线，适用于大数据处理的各种用例。
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关键要点
- 该项目使用Apache PySpark在Google Dataproc上将数据从Google Cloud Storage导入BigQuery。
- 利用Google Cloud Scheduler实现自动执行，使用GitHub Actions进行无缝部署。
- Google Dataproc是一个完全托管的云服务，简化了在Google Cloud生态系统中运行Apache Spark和Hadoop集群的过程。
- Google Cloud Storage是一个可扩展和安全的对象存储服务，适合存储大量非结构化数据。
- 工作流模板简化了涉及多个云服务的复杂过程的定义和管理。
- Cloud Scheduler是一个完全托管的服务，用于运行定时作业，无需管理基础设施。
- 通过GitHub Actions实现CI/CD流程，自动化构建、测试和部署阶段。
- 创建Google Cloud Storage桶以存储数据，并设置BigQuery数据集。
- 在部署过程中创建多个Cloud Storage桶和Dataproc集群。
- 创建BigQuery数据集和表，并验证其存在性。
- 创建Dataproc工作流模板并设置集群，确保每个组件只创建一次。
- 创建服务账户、定制角色和Cloud Scheduler作业，以便按预定计划运行工作流。
- 项目展示了如何将Google Cloud的各项服务集成，创建可扩展的自动化数据摄取流水线。
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