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如何在Google Cloud Platform的免费层上构建现代数据平台
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
作者在Medium上发布了一系列文章，介绍如何在Google Cloud Platform的免费层上构建现代数据平台。第一部分定义需求并安装软件；第二部分讲解身份验证；第三部分使用Python生成和订阅Pub/Sub消息；第四部分介绍Docker容器化；第五部分配置Cloud Run和Scheduler；第六部分设置BigQuery并查询数据；第七部分进行数据分析和可视化。
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关键要点
- 作者在Medium上发布了一系列文章，介绍如何在Google Cloud Platform的免费层上构建现代数据平台。
- 第一部分定义需求并安装所需软件。
- 第二部分讲解如何使用Google应用程序默认凭据进行身份验证。
- 第三部分展示如何使用Python脚本生成和订阅Google Pub/Sub消息服务。
- 第四部分介绍如何使用Docker构建本地Docker镜像并推送到Google Artifact Registry。
- 第五部分演示如何配置Google Cloud Run和Cloud Scheduler以定期执行Python脚本。
- 第六部分设置Google BigQuery数据集和表，并使用Python脚本进行数据写入和查询。
- 第七部分探讨如何从Google BigQuery表中提取数据并进行分析和可视化。
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延伸问答
如何在Google Cloud Platform上安装所需软件？
在第一部分中，文章定义了功能需求并详细说明了如何安装所需软件。
如何使用Google应用程序默认凭据进行身份验证？
第二部分讲解了如何使用Google应用程序默认凭据来验证用户管理的服务账户。
如何使用Python生成和订阅Pub/Sub消息？
第三部分展示了如何使用Python脚本生成和订阅Google Pub/Sub消息服务。
Docker在数据平台构建中有什么作用？
第四部分介绍了如何使用Docker构建本地Docker镜像并推送到Google Artifact Registry。
如何配置Google Cloud Run和Cloud Scheduler？
第五部分演示了如何使用Google CLI配置Google Cloud Run和Cloud Scheduler以定期执行Python脚本。
如何在BigQuery中设置数据集和表？
第六部分讲解了如何使用Google CLI设置Google BigQuery数据集和表，并使用Python脚本进行数据写入和查询。
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