更新03/30/20：现在将BigQuery数据集从一个区域复制到另一个区域要容易得多。您只需使用BigQuery传输服务，而不必导出到GCS，进行跨区域复制，物联网公司排名，然后导入回BigQuery。

如果传输过程是更大的编排管道的一部分，则本教程仍然适用，在这种情况下，需要考虑运行Composer群集和网络出口的成本，它还介绍了一些适用于您自己的管道的气流概念。

BigQuery是一个快速、高度可扩展、经济高效、全面管理的企业数据仓库，大数据怎么用，可用于任何规模的分析。随着BigQuery越来越流行，经常出现的一个问题是如何以高效和可伸缩的方式跨位置复制表。BigQuery对数据管理有一些限制，其中一个限制是目标数据集必须与包含要复制的表的源数据集位于同一位置。例如，不能从基于美国的数据集中复制表并将其写入基于欧盟的数据集中。幸运的是，购物返现网，您可以使用Cloud Composer实现一个数据管道，大数据用什么数据库，以高效和可扩展的方式传输表列表。

Cloud Composer是一个完全托管的工作流编排服务，使您能够编写、调度和监视跨云和内部数据中心的管道。cloudcomposer建立在开放源码apacheairflow之上，使用Python编程语言进行操作，不受锁定，易于使用。此外，它与Google云平台深度集成，使用户能够协调他们的整个流程。Cloud Composer与许多产品具有强大的内置集成，包括Google BigQuery、Cloud Dataflow、Cloud Dataproc、Cloud Datastore、Cloud Storage、Cloud Pub/Sub和Cloud ML Engine。

在本博客中，您将学习如何在Cloud Composer中创建和运行Apache Airflow工作流，以完成以下任务：

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