11、Google Cloud数据存储与处理全解析

Google Cloud数据存储与处理全解析

在当今的数据驱动时代，高效的数据存储和处理至关重要。Google Cloud提供了多种数据存储和处理工具，如BigQuery、Firestore和Cloud Storage等。本文将详细介绍这些工具的使用方法、适用场景以及如何进行数据调度和流式处理。

GA4 BigQuery日志与PubSub集成

首先，我们来看看如何设置GA4 BigQuery日志，使其将条目发送到名为 ga4-bigquery 的PubSub主题。设置完成后，每次BigQuery导出准备就绪时，你都会收到一条PubSub消息，方便后续使用。建议使用Cloud Build来处理数据，或者参考下面创建BigQuery分区表的示例。

GA4默认导出的是“分片”表，即每个表单独创建，需要在SQL中使用通配符来获取所有表。例如，三天的表分别命名为 events_20210101 、 events_20210102 和 events_20210103 。虽然这种方式可行，但如果想优化下游查询，可以将这些表聚合到一个分区表中，这样可以简化作业流程并提高查询速度。

具体操作步骤如下：
1. 进入PubSub主题，点击顶部按钮创建一个由其触发的Cloud Function。
2. 使用以下Python代码将表复制到分区表：

import logging
import base64
import json
from google.cloud im