Erstellen einer Streaming-Datenpipeline mit Google Cloud Dataflow: Pub/Sub zu BigQuery
In diesem Video lernen Sie, wie Sie eine Streaming-Datenpipeline mit Google Cloud Dataflow erstellen, um Echtzeitdaten von Pub/Sub zu verarbeiten und in BigQuery für Analysen zu laden.
Was Sie lernen werden:
Einführung in Streaming-Pipelines:
Verstehen Sie die Grundlagen von Streaming-Daten und deren Bedeutung für Echtzeitanalysen.
Vorteile der Verwendung von Dataflow zur Verarbeitung von Streaming-Daten.
Erstellen einer Streaming-Pipeline:
Streaming-Daten an Pub/Sub mit einem Python-Skript für diese Demonstration.
Einrichten von Pub/Sub als Datenquelle.
Konfigurieren der Dataflow-Pipeline zur Verarbeitung und Transformation der Daten.
Laden von Echtzeitdaten in BigQuery.
Bereitstellung und Überwachung des Jobs:
Ausführen Ihrer Streaming-Pipeline in Dataflow.
Überwachen von Echtzeitmetriken und Beheben häufiger Probleme.
Am Ende dieses Tutorials haben Sie eine voll funktionsfähige Streaming-Datenpipeline, die Echtzeitnachrichten von Pub/Sub (erzeugt mit einem Python-Skript) verarbeitet und in BigQuery speichert, was dynamische und Echtzeitanalysen ermöglicht.
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