gcp dag从执行时间中提取年、月、日期和小时

GCP DAG是指Google Cloud Platform（GCP）中的数据流图（Directed Acyclic Graph）。数据流图是一种图形表示方法，用于描述任务之间的依赖关系和执行顺序。在GCP中，DAG可用于构建和管理数据处理流水线，以实现数据的提取、转换和加载（ETL）等任务。

在GCP DAG中，从执行时间中提取年、月、日期和小时是通过使用GCP提供的相关函数和变量来实现的。具体步骤如下：

1. 获取执行时间：在GCP DAG中，可以使用execution_date变量来获取任务的执行时间。
2. 提取年份：可以使用execution_date.year来获取任务执行时间的年份。
3. 提取月份：可以使用execution_date.month来获取任务执行时间的月份。
4. 提取日期：可以使用execution_date.day来获取任务执行时间的日期。
5. 提取小时：可以使用execution_date.hour来获取任务执行时间的小时。

通过以上步骤，我们可以从GCP DAG的执行时间中提取出年、月、日期和小时等信息。

GCP推荐的相关产品和产品介绍链接地址如下：

1. Cloud Composer：Cloud Composer是GCP提供的基于Apache Airflow的完全托管的工作流程自动化服务。它可用于构建和管理数据流图（DAG），包括数据的提取、转换和加载等任务。了解更多关于Cloud Composer的信息，请访问：Cloud Composer产品页面
2. Cloud Dataflow：Cloud Dataflow是GCP提供的托管式大数据处理服务，可以用于批量和流式数据的处理和转换。它可与GCP DAG结合使用，实现数据流图的执行和管理。了解更多关于Cloud Dataflow的信息，请访问：Cloud Dataflow产品页面
3. BigQuery：BigQuery是GCP提供的快速、可扩展且完全托管的数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析和业务智能应用。可以将BigQuery与GCP DAG结合使用，实现数据提取、转换和加载等任务。了解更多关于BigQuery的信息，请访问：BigQuery产品页面

请注意，以上仅是一些GCP推荐的产品，并非排除其他云计算品牌商的产品。对于云计算领域的专家来说，了解和掌握多个云计算品牌商的产品是非常重要的。