Какой конвейер хранения/форматирования следует использовать для очень больших текстовых файлов, которые должны поддерживать ANSI SQL, сжатие и параллельную загрузку в соответствии с рекомендациями Google?

Правильный ответ — преобразовать текстовые файлы в сжатый Avro с помощью Cloud Dataflow, сохранить в Cloud Storage и предоставить BigQuery в качестве постоянных внешних таблиц. Этот подход оптимален для очень больших текстовых файлов, требующих поддержки ANSI SQL, сжатия и параллельной загрузки. Avro — это формат данных, который поддерживает сжатие и схему, что делает его эффективным для хранения и обработки. Cloud Dataflow обеспечивает масштабируемую обработку для преобразования данных. Хранение в Cloud Storage позволяет BigQuery обращаться к данным как к внешним таблицам, не требуя их импорта, что экономит время и ресурсы. BigQuery поддерживает ANSI SQL для внешних таблиц, а параллельная загрузка является его встроенной функцией. Первый вариант неверен, потому что загрузка всех данных непосредственно в BigQuery может быть неэффективной для очень больших файлов и увеличивает затраты на хранение в BigQuery. Третий вариант неверен, так как gzip — это только сжатие, а не формат данных со схемой, и он не так эффективен для запросов, как Avro. Четвертый вариант неверен, потому что Cloud Bigtable не является решением для аналитики с поддержкой ANSI SQL; это база данных NoSQL для высокопроизводительных рабочих нагрузок.