本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写
1. BigQuery
- 创建数据集和表：在BigQuery中创建数据集和表，用于存储和管理数据。
- 数据加载：通过多种方式将数据加载到BigQuery中，包括批量加载、流式加载等。
- 数据查询：使用SQL查询语言对数据进行查询和分析，利用BigQuery的高性能计算能力快速处理大规模数据。
- 性能优化：通过分区表、聚簇表等技术优化查询性能，提高数据仓库的效率。
2. 数据存储和管理
- Cloud Storage：作为数据湖，用于存储原始数据和备份数据。
- Cloud Spanner：用于存储和管理结构化数据，提供强一致性和高可用性。
- Cloud SQL：用于存储和管理关系型数据，支持MySQL、PostgreSQL等数据库。
3. 数据处理和转换
- Dataflow：用于实时和批量数据处理，支持ETL（Extract, Transform, Load）流程。
- Cloud Functions：用于事件驱动的无服务器计算，处理数据转换和清洗任务。
4. 数据集成和同步
- Pub/Sub：用于实时数据流的发布和订阅，支持数据的实时集成。
- Data Fusion：提供可视化的数据集成工具，简化数据管道的构建和管理。
5. 数据可视化和报告
- Looker：提供数据可视化和商业智能功能，帮助用户以直观的方式展示和理解数据。
- Data Studio：用于创建交互式仪表盘和报告，帮助用户监控和分析数据仓库的性能。
6. 数据治理和安全
- IAM：通过身份和访问管理控制数据访问权限，确保数据的安全性。
- Audit Logs：提供详细的审计日志，帮助用户监控和审计数据访问和操作。
- Data Loss Prevention (DLP) ：用于保护敏感数据，防止数据泄露。
7. 机器学习和分析
- Vertex AI：用于构建和部署机器学习模型，支持数据仓库的智能化分析和预测。
- BigQuery ML：在BigQuery中直接构建和运行机器学习模型，简化数据分析流程。
