关于App Engine读取Gmail附件后的数据流程及ML Engine预处理的技术问询

嘿，这个问题问到点子上了，我来给你逐一拆解：

1. 全流程是否可通过Dataflow实现？ #

完全可以！Dataflow作为Google Cloud的批流统一处理引擎，能完美串联你描述的所有环节，甚至能把分散的步骤整合成一个可监控、可维护的端到端管道：

• 读取Gmail附件并解析：你可以在Dataflow里写自定义DoFn调用Gmail API拉取附件，或者先把Gmail附件自动同步到Cloud Storage（用Cloud Functions触发），再用Dataflow的GCS IO读取文件内容，接着用Beam的转换操作解析成结构化数据（比如CSV、JSON格式）。
• 存入Cloud Datastore：Dataflow有官方的Datastore IO连接器，直接就能把处理后的PCollection写入Datastore，不需要额外写复杂的存储逻辑。
• 替代Data Prep的规则处理：Dataflow本身就是为数据预处理、转换设计的——你可以把Data Prep里的清洗、字段映射、过滤、聚合等规则，用Beam的原生Transforms（比如Map、Filter、Combine）或者自定义DoFn来实现，完全覆盖Data Prep的功能。
• 再存回Datastore：和第一次写入一样，用Datastore IO连接器就能完成。
• ML Engine TensorFlow模型预测：在Dataflow中添加自定义DoFn，调用ML Engine的预测API，把处理好的数据发送过去获取预测结果，之后还能把结果存回Datastore或者其他存储服务。

简单说，整个流程从数据拉取到预测输出，都能在Dataflow里一站式完成，还能根据需求选择批处理或者流式处理模式。

补充问题1：能否导出Data Prep步骤，将其用作ML Engine TensorFlow模型的预处理环节？ #

当然可以，Google Cloud Data Prep（现在叫Cloud Dataprep by Trifacta）支持两种方式导出预处理逻辑，适配ML Engine的需求：

• 导出为Dataflow作业：你可以直接把Dataprep里创建的预处理流程导出成Dataflow管道，把这个管道作为ML Engine预测的前置环节——数据先经过这个Dataflow管道完成预处理，再送入ML Engine的TensorFlow模型做预测。这种方式适合把预处理和预测解耦，各自独立维护。
• 导出为Trifacta Wrangler Python代码：如果你想把预处理逻辑直接嵌入到TensorFlow模型的预处理环节（比如在训练或预测时在代码中执行），Dataprep可以导出Wrangler的Python代码。你可以把这段代码集成到TensorFlow的tf.data输入管道里，让数据在进入模型前自动完成Dataprep定义的预处理操作。不过要注意，需要调整代码依赖，确保和ML Engine的运行环境兼容（比如安装对应的Trifacta Wrangler库）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ratchet