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使用Dataproc工作流模板和云计划创建数据管道
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原文英文，约3200词，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文介绍了在Google Cloud Platform上创建数据管道的过程，使用dataproc工作流模板和云计划，通过Apache Spark、Google Dataproc和Cloud Storage等服务实现。文章还详细介绍了部署过程中创建的资源，包括Dataproc工作流模板、Cloud Scheduler和Cloud Storage桶。强调了数据管道在数据处理中的重要性，并提到了其他可用的工具和参考链接。
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关键要点
- 数据管道是获取、转换和丰富数据的过程，涉及多个来源和应用。
- 在Google Cloud Platform上创建数据管道使用dataproc工作流模板和云计划。
- Apache Spark是一个开源的统一分析引擎，适用于大规模数据处理。
- Google Dataproc是一个完全托管的云服务，简化了Apache Spark和Hadoop集群的运行。
- Google Cloud Storage是一个可扩展的对象存储服务，适合存储大量非结构化数据。
- 工作流模板允许定义和管理复杂的工作流，简化资源和任务的管理。
- Google Cloud Scheduler是一个完全托管的cron作业服务，用于在指定时间运行任务。
- 使用GitHub Actions实现CI/CD流程，自动化构建、测试和部署过程。
- 在GitHub Actions中使用秘密存储敏感信息，确保安全性。
- 创建GCP服务账户密钥以自动化或编程方式创建计算资源。
- 部署项目时，GitHub Actions会在主分支推送时触发工作流。
- 部署作业包括创建Cloud Storage桶、上传文件和创建Dataproc工作流模板。
- Cloud Scheduler作业设置调度机制，创建服务账户和自定义角色以执行工作流。
- 部署后创建的资源包括Dataproc工作流模板、Cloud Scheduler和Cloud Storage桶。
- 数据管道在数据处理中的重要性不可忽视，选择合适的工具取决于具体需求。
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