DAG GA

Panoramica

Nella pagina viene spiegato come configurare tcrm_bq_to_ga o tcrm_gcs_to_ga DAG e come preparare i dati.

Google Analytics viene utilizzato per monitorare l'attività del sito web, ad esempio la durata della sessione, le pagine per sessione, la frequenza di rimbalzo e così via dei singoli utenti che utilizzano il sito, insieme alle informazioni sulla sorgente del traffico.

Per informazioni dettagliate, consulta Panoramica di Measurement Protocol.

Configura variabili Airflow

Nota: per informazioni su come configurare la variabile Airflow mediante l'interfaccia utente, consulta la sezione 3.2 della guida di installazione di base.

Nota: per informazioni su come configurare le variabili generali, come pianificazione, nuovo tentativo o monitoraggio, consulta la sezione 3.3 della guida di installazione di base.

Crea nuove variabili DAG tcrm_bq_to_ga necessarie

La tabella seguente indica quali variabili sono necessarie per eseguire il DAG tcrm_bq_to_ga. Devi configurare queste variabili solo se prevedi di utilizzare BigQuery come origine dati.

Nome variabile	Valore predefinito	Informazioni sulle variabili
bq_dataset_id	my_dataset	Il nome del set di dati BigQuery contenente i dati.
bq_table_id	my_table	Il nome della tabella BigQuery contenente i dati.
ga_tracking_id	UA-123456789-1	ID monitoraggio di Google Analytics

Crea nuove variabili DAG tcrm_gcs_to_ga necessarie

La tabella seguente indica quali variabili sono necessarie per eseguire il DAG tcrm_gcs_to_ga. Devi configurare queste variabili solo se prevedi di utilizzare Google Cloud Storage come origine dati.

Nome variabile	Valore di esempio	Informazioni sulle variabili
gcs_bucket_name	my_bucket	Nome del bucket Cloud Storage.
gcs_bucket_prefix	folder/sub_folder	Il percorso della cartella di dati all'interno del bucket.
gcs_content_type (facoltativo)	JSON o CSV.	Tipo di contenuti di Cloud Storage.
ga_tracking_id	UA-123456789-1	ID monitoraggio di Google Analytics

Prepara i dati da inviare a Google Analytics

NOTA: consulta l'API Measurement Protocol{target="_blank"} per i requisiti dettagliati.

Per inviare i dati a GA, puoi scegliere tra tre opzioni:

1. Da BigQuery utilizzando il DAG tcrm_bq_to_ga in formato tabella SQL.

2. Da Google Cloud Storage utilizzando il DAG tcrm_gcs_to_ga in formato JSON.

   {"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" }
   

3. Da Google Cloud Storage utilizzando il DAG tcrm_gcs_to_ga in formato CSV.

   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
   

Gestisci il tuo DAG

Nella console Airflow fai clic sull'opzione DAGs nella barra dei menu in alto. Individua il DAG da eseguire nell'elenco a sinistra. Quindi eseguilo facendo clic sul pulsante Play sul lato destro dell'elenco.

Lettura dei log di DAG

Consulta le Domande frequenti sulla lettura dei log di DAG nelle Domande frequenti.