GCP数据流中的流数据处理支持哪些数据源？

GCP数据流中的流数据处理支持多种数据源，包括但不限于以下几种：

1. Pub/Sub：GCP的消息传递服务，用于实时流式数据的发布和订阅。可以将数据源发送到Pub/Sub主题，然后流式处理管道可以订阅该主题以处理数据。
2. Cloud Storage：GCP的对象存储服务，可以作为数据流处理的数据源。可以将数据文件上传到Cloud Storage存储桶中，然后流式处理管道可以读取和处理这些文件。
3. BigQuery：GCP的大数据分析服务，可以作为数据流处理的数据源。可以将实时数据写入BigQuery表中，然后流式处理管道可以查询和处理这些数据。
4. Cloud Pub/Sub Lite：GCP的低延迟消息传递服务，专为大规模实时数据流设计。可以将数据发送到Pub/Sub Lite主题，然后流式处理管道可以订阅该主题以处理数据。
5. Firestore：GCP的NoSQL文档数据库，可以作为数据流处理的数据源。可以将实时数据写入Firestore集合中，然后流式处理管道可以读取和处理这些数据。
6. Kafka：GCP的数据流处理还支持使用Apache Kafka作为数据源。可以将Kafka主题中的数据导入到流式处理管道中进行处理。
7. 数据库：GCP的数据流处理还支持使用各种关系型数据库和非关系型数据库作为数据源。可以从数据库中读取实时数据，并将其传递给流式处理管道进行处理。
8. 自定义数据源：如果以上提到的数据源无法满足需求，GCP的数据流处理还支持自定义数据源。可以编写自定义数据源连接器，将数据源与流式处理管道进行集成。

总结起来，GCP数据流中的流数据处理支持的数据源非常丰富，可以适应各种实时数据处理的需求。具体选择哪种数据源取决于具体的业务场景和数据来源。