使用云函数和云调度通过Google Dataflow处理数据
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍使用Google Cloud服务创建高度可扩展、成本效益高且易于维护的数据处理解决方案。通过自动化数据流水线、与其他GCP服务无缝集成，并通过GitHub Actions管理工作流程，提供灵活性、减少手动干预，确保数据处理工作流程平稳运行。
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关键要点
- 本文介绍了使用Google Cloud服务创建可扩展且成本效益高的数据处理解决方案。
- 项目展示了如何集成Google Cloud服务，包括Dataflow、Cloud Functions和Cloud Scheduler。
- 通过自动化数据流水线和与其他GCP服务的无缝集成，减少手动干预。
- Google Dataflow是一个完全托管的流和批处理数据处理服务，适用于实时分析和ETL任务。
- Google Cloud Storage是一个可扩展、安全的对象存储服务，适合大数据分析和备份。
- Cloud Functions是一个无服务器执行环境，用于响应事件并管理工作流程自动化。
- Cloud Scheduler是一个完全托管的cron作业服务，用于定期调度任务。
- GitHub Actions用于自动化构建、测试和部署资源，确保一致的部署。
- 项目需要设置Google Cloud环境，包括创建存储桶和BigQuery数据集。
- 在部署过程中，需要创建服务账户并授予必要的权限。
- 配置环境变量和GitHub Secrets以安全存储敏感信息。
- GitHub Actions触发YAML脚本以自动化项目部署。
- 部署后创建的资源包括Cloud Storage桶、Dataflow模板和Cloud Scheduler作业。
- 该项目展示了如何利用GCP服务创建完全自动化和可扩展的数据处理管道。
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