在 gcp 中读取和写入 bigquery。什么服务？答案

【问题标题】：Reading and writing to bigquery in gcp. What service?在 gcp 中读取和写入 bigquery。什么服务？
【发布时间】：2021-02-06 06:59:58
【问题描述】：

我正在创建一个 bigquery 表，我在其中连接和转换来自其他几个 bigquery 表的数据。这一切都是用 sql 编写的，整个查询大约需要 20 分钟才能运行，并且由几个 sql 脚本组成。我还在创建最终表之前创建了一些中间表。

现在我想让上面的查询更加健壮并安排它，但我无法决定该工具。我正在考虑的替代方案。

对于首选解决方案有何建议？

【问题讨论】：

你看过使用 dbt 吗？
查看stackoverflow.com/a/62312437/5221944 - 忽略该帖子的 sftp 部分 - 只关注 Magnus 工具 - 它解决了您问题中提到的许多问题

【解决方案1】：

如果它被封装在一个脚本（甚至多个）中，我会通过 BQ 安排它。它将处理您的查询与其他选项没有什么不同，因此为它设置额外的服务没有意义。

您能否将其作为单个查询运行？

【讨论】：

不，它必须是几个查询。这就是我目前在本地机器上使用 python 脚本运行它的原因。不确定是否可以在预定查询中创建依赖项，但如果可以，那似乎是最好的选择
您可以将已完成的预定查询通知发送到 pubsub，这意味着您可以触发云功能并链接一堆按需预定查询。（还没有看到这样做，但应该是很好的教程。）要么是这样，要么是设置时间间隔足够的空间来完成上一个查询。如果您需要多个依赖项，那么值得使用 Cloud Composer 之类的编排工具。如果成本是 Composer 的一个问题，您可以使用 Python 在 VM 中对其进行编码，并使用调度程序和函数来调度轻量级 VM，并在完成后将其关闭。
感谢您的回复。由于我们目前在项目中有一个作曲家环境，我现在倾向于在其中运行它并创建一个将每个查询作为任务的 DAG。还将对查询进行一些很好的概述，并且可以一键触发

【解决方案2】：

根据我在 GCP 方面的经验，正如您所建议的，Cloud Composer 和 Dataflow 作业都过于矫枉过正。这些产品都不是无服务器的，并且由于实例在后台运行，可能意味着更高的经济成本。

另一方面，您可以定期（每天、每周等）创建计划查询，这些查询由足够大的时间窗口分隔，以确保查询按预期顺序执行。从这个意义上说，最终表将由中间表正确构建。

在我看来，执行 Python 脚本和向 Pub/Sub 发送通知以触发云函数（如 apw-ub 建议的那样）也是不错的选择。

总而言之，我想最终的决定应该更多地取决于您的个人喜好。请随时使用 Google Cloud 定价计算器 (1) 估算每个选项的成本。

【讨论】：