12、数据调度与处理工具全解析

数据调度与处理工具全解析

在数据处理和分析领域，选择合适的调度和处理工具至关重要。本文将详细介绍几种常见的数据调度工具，包括 BigQuery 视图、BigQuery 定时查询、Cloud Composer、Cloud Scheduler 和 Cloud Build，并分析它们的优缺点和适用场景。

1. 事件驱动模型与 BigQuery 视图

事件驱动的数据模型具有显著优势，即使你并非急需实时数据。在这种模型下，我们在事件发生时做出反应，而非在达到特定时间戳时才行动，这使得数据流动更加灵活。以 GA4 BigQuery 数据导出为例，如果数据延迟，下游的仪表板和应用程序可能会出现故障。通过设置基于事件的反应机制，一旦数据可用，你就能立即获取，而无需等待次日的交付。

不过，事件驱动的数据流也存在缺点，主要是成本较高，且需要数据工程师具备不同的技能水平来开发和排除流式管道的故障。

在某些情况下，设置 BigQuery 视图或安排 BigQuery SQL 是呈现转换后数据的最简单方法。BigQuery 视图并非传统意义上的表，而是由定义它的 SQL 所生成的表的表示。这意味着在创建 SQL 时，可以包含动态日期，从而始终获取最新数据。

以下是一个用于在 BigQuery 视图中始终显示昨天数据的 SQL 示例：

SELECT
    -- event_date (the date on which the event was logged)
    parse_date('%Y%m%d',event_date) as event_date,
    -- event_t