数据流适用于directrunner，但不适用于dataflowrunner (PubSub到GCS)

数据流适用于directrunner，但不适用于dataflowrunner (PubSub到GCS)。

数据流（Dataflow）是一种云原生的、托管式的数据处理服务，由Google Cloud提供。它可以帮助用户高效地处理大规模数据集，实现数据的提取、转换和加载等操作。数据流提供了直观的编程模型，支持并行处理和自动化的资源管理，使得开发者可以专注于业务逻辑而不必担心底层的基础设施。

directrunner是数据流的一种执行模式，它适用于本地开发和测试，以及小规模数据处理任务。在directrunner模式下，数据流作业会直接在本地计算机上运行，不需要连接到云端的数据处理引擎。这种模式适用于快速迭代开发和调试，但不适合处理大规模数据集或需要分布式计算的任务。

dataflowrunner是数据流的另一种执行模式，它适用于在Google Cloud上运行大规模数据处理作业。在dataflowrunner模式下，数据流作业会在Google Cloud上的数据处理引擎上执行，利用云端的计算资源进行分布式计算。这种模式适用于处理大规模数据集、实现高吞吐量和低延迟的数据处理任务。

PubSub是Google Cloud提供的一种消息传递服务，用于在分布式系统之间可靠地传递消息。PubSub可以实现消息的发布和订阅，支持高吞吐量和实时性。它适用于构建实时流处理、事件驱动的架构和异步通信等场景。

GCS是Google Cloud提供的对象存储服务，全称为Google Cloud Storage。它提供了可扩展、安全和持久的存储空间，用于存储和访问各种类型的数据。GCS支持多种数据访问方式，包括命令行工具、API和Web界面等。它适用于数据备份、归档、静态网站托管和大规模数据分析等应用场景。

综上所述，数据流适用于directrunner模式，可以在本地计算机上运行小规模数据处理任务；而不适用于dataflowrunner模式，需要在Google Cloud上运行大规模数据处理作业。在PubSub到GCS的数据处理流程中，可以使用数据流和相关的Google Cloud服务来实现高效、可靠的数据处理和存储。