从谷歌云数据存储到BigQuery的增量数据传输

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，谷歌云数据存储（Google Cloud Storage）是一种可扩展的对象存储服务，用于存储和检索大规模非结构化数据。它具有高可靠性和持久性，并且可以方便地与其他谷歌云服务集成。
2. BigQuery是谷歌云平台上的一种快速、可扩展的企业级数据仓库解决方案。它可以处理海量数据，并提供强大的分析能力和实时查询功能。
3. 要实现从谷歌云数据存储到BigQuery的增量数据传输，可以使用谷歌云平台提供的数据传输服务，如Cloud Dataflow或Cloud Pub/Sub。
4. Cloud Dataflow是一种托管的、分布式的数据处理服务，可以实现数据的实时或批量处理。它可以将数据从谷歌云数据存储读取，并将其转换为适合加载到BigQuery的格式，然后将数据写入BigQuery。
5. Cloud Pub/Sub是一种可靠的、实时的消息传递服务，用于在应用程序和服务之间进行可靠的异步通信。可以使用Cloud Pub/Sub将谷歌云数据存储中的数据发布到主题（topic），然后使用Cloud Dataflow订阅主题并将数据写入BigQuery。
6. 在配置数据传输过程中，需要指定源数据存储的位置、数据格式、数据筛选条件等。同时，还可以设置数据传输的频率、并发度等参数，以满足具体业务需求。

总结起来，从谷歌云数据存储到BigQuery的增量数据传输可以通过使用谷歌云平台提供的数据传输服务（如Cloud Dataflow和Cloud Pub/Sub）来实现。这样可以方便地将谷歌云数据存储中的数据转换并加载到BigQuery中进行进一步的分析和查询。以下是相关产品和文档链接：

• 谷歌云数据存储（Google Cloud Storage）：产品介绍
• BigQuery：产品介绍
• Cloud Dataflow：产品介绍
• Cloud Pub/Sub：产品介绍