खास जानकारी
यह पेज, tcrm_bq_to_ga या tcrm_gcs_to_ga डीएजी को कॉन्फ़िगर करने और डेटा तैयार करने के तरीके के बारे में आपको बताएगा.
Google Analytics का इस्तेमाल, वेबसाइट का इस्तेमाल करने वाले लोगों की वेबसाइट पर होने वाली गतिविधि को ट्रैक करने के लिए किया जाता है, जैसे कि सेशन का कुल समय, हर सेशन में पेज की बाउंस दर, और ट्रैफ़िक के सोर्स के बारे में जानकारी.
ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया मेज़रमेंट प्रोटोकॉल की खास जानकारी देखें
Airflow वैरिएबल कॉन्फ़िगर करें
नए ज़रूरी tcrm_bq_to_ga डीएजी वैरिएबल बनाएं
नीचे दी गई टेबल में बताया गया है कि tcrm_bq_to_ga डीएजी चलाने के लिए किन वैरिएबल की ज़रूरत है. अगर आपको BigQuery को अपने डेटा सोर्स के तौर पर इस्तेमाल करना है, तो ही आपको ये वैरिएबल सेट अप करने होंगे.
| वैरिएबल का नाम | डिफ़ॉल्ट मान | वैरिएबल की जानकारी |
|---|---|---|
bq_dataset_id
|
my_dataset
|
उस डेटा वाले BigQuery डेटासेट का नाम. |
bq_table_id
|
my_table
|
उस BigQuery टेबल का नाम जिसमें डेटा मौजूद है. |
ga_tracking_id |
UA-123456789-1 |
Google Analytics ट्रैकिंग आईडी |
नए ज़रूरी tcrm_gcs_to_ga डीएजी वैरिएबल बनाएं
नीचे दी गई टेबल में बताया गया है कि tcrm_gcs_to_ga डीएजी चलाने के लिए किन वैरिएबल की ज़रूरत है. आपको ये वैरिएबल सिर्फ़ तब सेट अप करने होंगे, जब आपको Google Cloud Storage का इस्तेमाल अपने डेटा सोर्स के तौर पर करना हो.
| वैरिएबल का नाम | उदाहरण वैल्यू | वैरिएबल की जानकारी |
|---|---|---|
gcs_bucket_name |
my_bucket |
Cloud Storage बकेट का नाम. |
gcs_bucket_prefix
|
folder/sub_folder
|
बकेट के अंदर के डेटा फ़ोल्डर का पाथ. |
gcs_content_type
(ज़रूरी नहीं) |
JSON या CSV.
|
Cloud Storage का कॉन्टेंट किस तरह का है. |
ga_tracking_id |
UA-123456789-1 |
Google Analytics ट्रैकिंग आईडी |
Google Analytics को भेजने के लिए डेटा तैयार करना
ध्यान दें: ज़्यादा जानकारी के लिए, मेज़रमेंट प्रोटोकॉल एपीआई{target="_blank"} देखें.
GA को अपना डेटा भेजने के लिए, आप इन तीन विकल्पों में से चुन सकते हैं:
SQL टेबल फ़ॉर्मैट में
tcrm_bq_to_gaडीएजी का इस्तेमाल करके BigQuery से.
JSON फ़ॉर्मैट में
tcrm_gcs_to_gaडीएजी का इस्तेमाल करके Google Cloud Storage से.{"cid": "12345.67890", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "300" } {"cid": "12345.67891", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "301" } {"cid": "12345.67892", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "302" } {"cid": "12345.67893", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "303" }CSV फ़ॉर्मैट में
tcrm_gcs_to_gaडीएजी का इस्तेमाल करके Google Cloud Storage में जाएं.cid,t,ec,ea,el,ev 12345.67890,event,video,play,holiday,300 12345.67891,event,video,play,holiday,301 12345.67892,event,video,play,holiday,302 12345.67893,event,video,play,holiday,303
अपना डीएजी चलाएं
Airflow कंसोल में, सबसे ऊपर दिए गए मेन्यू बार में DAGs विकल्प पर क्लिक करें. बाईं ओर दी गई सूची में वह DAG ढूंढें जिसे आप चलाना चाहते हैं. इसके बाद, सूची की दाईं ओर मौजूद, Play बटन पर क्लिक करके उसे चलाएं.
DAG के लॉग पढ़ना
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