告别中间层：打造无缝 Pub/Sub 到 BigQuery 的数据管道

直接将数据从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery：为大数据处理带来革命

告别中间层，拥抱无缝数据流

在大数据时代，企业面临着实时处理和分析海量数据的挑战。传统的数据管道依赖于复杂的中间层，如 Kafka 或 Dataflow，将数据从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery。这些中间层不仅增加了复杂性，还带来了额外的成本和延迟。

令人激动的是，Google Cloud 最近发布了新功能，允许用户直接将数据从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery，无需使用中间层。这种新的集成显著简化了数据管道，提高了数据吞吐量，并降低了成本。

简化数据管道

直接集成消除了维护中间层的需要，例如 Kafka 或 Dataflow。这极大地减少了与这些系统相关的复杂性，使数据管道更加精简。

提升数据吞吐量

无需中间层的瓶颈，数据可以直接且快速地从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery。这显著提高了数据吞吐量，使企业能够更快地处理和分析数据。

节省成本

无需为中间层付费，包括运维、许可证和其它费用，为企业节省了可观的成本。

数据传输步骤

要建立直接数据流，需要执行以下步骤：

1. 创建 Pub/Sub 主题： 在 Google Cloud Console 上创建 Pub/Sub 主题，并将应用程序配置为将数据发布到该主题。
2. 创建 BigQuery 数据集和表： 在 BigQuery 中创建数据集和表来存储流式传输的数据。
3. 创建 BigQuery 订阅： 在 BigQuery 中创建订阅，将 Pub/Sub 主题指定为源，并将目标数据集和表指定为目标。

优势

这种新功能带来了显着优势：

• 极简的架构： 无需使用中间层，极大地简化了数据管道。
• 高性能的流式传输： 数据可以直接从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery，无需中间步骤。
• 强大的数据分析： BigQuery 提供强大的数据分析功能，可以快速地从实时数据中获取洞察。

为企业带来更多价值

直接集成还为企业提供了更多价值：

• 实时洞察： 从实时数据中快速获取洞察，使企业能够快速做出明智的决策。
• 更快的响应速度： 能够及时响应市场变化或客户需求。
• 提高运营效率： 通过分析实时数据来优化运营流程和提高运营效率。

探索更广阔的数据世界

新的 BigQuery 订阅功能不仅简化了数据管道，还为企业带来了更多的可能性。例如，企业可以利用这项新功能来构建实时仪表板，以便决策者能够随时掌握企业运营状况。此外，企业还可以利用这项新功能来构建事件驱动的应用程序，以便能够自动地响应来自 Pub/Sub 主题的消息。

拥抱新技术，实现数据转型

Google Cloud 的新功能为企业提供了直接将数据从 Pub/Sub 流式传输到 BigQuery 的可能性。这种新的集成可以帮助企业简化数据管道，提高数据吞吐量，并降低成本。拥抱新技术，拥抱无缝数据流，开启数据转型之旅。

常见问题解答

1. 这种新集成是否适用于所有 BigQuery 和 Pub/Sub 版本？

是的，这种新集成适用于 BigQuery 和 Pub/Sub 的所有版本。

2. 我可以同时创建多个订阅吗？

是的，你可以为单个 Pub/Sub 主题创建多个 BigQuery 订阅。

3. 流式传输数据时是否有任何限制？

流式传输数据的速率受 Pub/Sub 主题配置和 BigQuery 订阅配置的限制。

4. 如何监控订阅性能？

你可以使用 Google Cloud Console 或 Google Cloud Logging 来监控 BigQuery 订阅的性能。

5. 这种新集成是否支持数据转换？

是的，你可以在创建 BigQuery 订阅时配置数据转换。