Чтобы извлечь методы обработки данных на Google Cloud Platform (GCP) из Coursera, вам необходимо выполнить поиск соответствующих курсов или путей обучения на платформе Coursera. К сожалению, поскольку я являюсь текстовой моделью искусственного интеллекта, у меня нет прямого доступа к информации в реальном времени или возможности пользоваться Интернетом.

Однако я могу предоставить вам список распространенных методов, используемых при обработке данных в GCP, а также примеры кода. Эти методы должны стать хорошей отправной точкой для ваших проектов по обработке данных в GCP:

1. Облачное хранилище:

   • Загрузка файла в Cloud Storage:

     from google.cloud import storage
     
     def upload_file(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
      """Uploads a file to the Cloud Storage bucket."""
      storage_client = storage.Client()
      bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
      blob = bucket.blob(destination_blob_name)
      blob.upload_from_filename(source_file_name)
      print(f"File {source_file_name} uploaded to {destination_blob_name}.")

   • Загрузка файла из облачного хранилища:

     def download_file(bucket_name, source_blob_name, destination_file_name):
      """Downloads a file from the Cloud Storage bucket."""
      storage_client = storage.Client()
      bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
      blob = bucket.blob(source_blob_name)
      blob.download_to_filename(destination_file_name)
      print(f"File {source_blob_name} downloaded to {destination_file_name}.")

2. BigQuery:

   • Создание набора данных BigQuery:

     from google.cloud import bigquery
     
     def create_dataset(project_id, dataset_id):
      """Creates a BigQuery dataset."""
      client = bigquery.Client(project=project_id)
      dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
      dataset = bigquery.Dataset(dataset_ref)
      dataset.location = "US"
      dataset = client.create_dataset(dataset)
      print(f"Dataset {dataset.dataset_id} created.")

   • Загрузка данных из Cloud Storage в BigQuery:

     def load_data_from_gcs(project_id, dataset_id, table_id, source_uri):
      """Loads data from Cloud Storage into BigQuery."""
      client = bigquery.Client(project=project_id)
      dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
      table_ref = dataset_ref.table(table_id)
      job_config = bigquery.LoadJobConfig()
      job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
      job_config.autodetect = True
      load_job = client.load_table_from_uri(
          source_uri, table_ref, job_config=job_config
      )
      load_job.result()  # Waits for the job to complete.
      print(f"Loaded {load_job.output_rows} rows into {table_ref.path}.")

3. Поток данных:

   • Создание конвейера потока данных:

     import apache_beam as beam
     
     def run_dataflow_pipeline(project_id, job_name, input_topic, output_table):
      """Runs a Dataflow pipeline."""
      options = {
          "project": project_id,
          "job_name": job_name,
          "streaming": True,
          "region": "us-central1",
      }
      pipeline = beam.Pipeline(options=options)
      (
          pipeline
          | "Read from Pub/Sub" >> beam.io.ReadFromPubSub(topic=input_topic)
          | "Write to BigQuery" >> beam.io.WriteToBigQuery(
              output_table,
              write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,
          )
      )
      pipeline.run().wait_until_finish()

В этих примерах описаны основные операции Google Cloud Platform по хранению, анализу и обработке данных. Не забудьте установить необходимые библиотеки и пройти аутентификацию с помощью GCP перед запуском этих фрагментов кода.