14、GCP 数据调度与流式处理全解析

GCP 数据调度与流式处理全解析

在数据处理领域，调度和流式处理是至关重要的环节。合理的数据调度可以确保数据按时、准确地处理，而流式处理则能满足实时性要求较高的业务场景。本文将深入探讨 GCP（Google Cloud Platform）中的数据调度和流式处理相关工具和技术，包括 Cloud Scheduler、Cloud Build、Pub/Sub 以及 Dataflow 等，并通过具体示例展示如何使用这些工具。

1. 数据调度工具概述

在 GCP 中，有多种数据调度工具可供选择，每种工具都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见工具的对比：
| 工具名称 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| BigQuery 定时查询 | 易于设置 | 缺乏问责机制，仅适用于 BigQuery |
| Cloud Scheduler | 适用于所有服务 | 复杂依赖关系难以维护 |
| Cloud Build | 基于事件触发，可从调度触发 | 不支持需要回填和重试的流程 |
| Cloud Composer | 全面的调度工具，支持回填、复杂工作流和重试/服务级别协议（SLA）功能 | 最昂贵且复杂，难以使用 |

2. Cloud Scheduler 介绍

Cloud Scheduler 可以触发各种 GCP 服务，如 Cloud Run 或 Cloud Build。它可以通过设置定期任务来触发 API 调用、HTTP 端点或 Pub/Sub 主题。以下是一些示例：
- Packagetest - build ：每周调度一次