Usted inserta 10k mensajes de redes sociales/min en BigQuery y ejecuta agregaciones inmediatamente, pero las consultas omiten filas en curso debido a la consistencia eventual. ¿Cómo debería ajustar el diseño de la aplicación?
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Respuesta correcta: Estimar la latencia promedio para la disponibilidad de los datos después de las inserciones de streaming y ejecutar siempre las consultas después de esperar el doble de tiempo..
Por qué esta es la respuesta
La consistencia eventual en BigQuery para inserciones de streaming significa que los datos no están disponibles inmediatamente para consultas. Esperar un tiempo prudencial después de la inserción de streaming asegura que los datos se hayan propagado completamente y estén disponibles para las consultas, evitando la omisión de filas. Duplicar el tiempo de latencia promedio proporciona un margen de seguridad. Reescribir la aplicación para cargar datos acumulados cada 2 minutos (opción 1) o convertir a carga por lotes para mensajes individuales (opción 2) introduciría latencia artificial o ineficiencias innecesarias, y no aborda directamente la naturaleza de la consistencia eventual. Cargar en Cloud SQL y luego exportar (opción 3) es un enfoque mucho más complejo y costoso que no es necesario para resolver el problema de consistencia eventual en BigQuery.
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