Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie das Laden von Daten aus Amazon S3 in Google Cloud BigQuery (REST) ​​zur Analyse. Latenode vereinfacht ETL-Prozesse mit einem visuellen Editor und lässt sich dank ausführungszeitbasierter Preisgestaltung kostengünstig skalieren. Darüber hinaus können Sie jeden Schritt mit JavaScript anpassen.

Apps austauschen

Amazon S3

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

Schritt 2: Wähle eine Aktion

Wenn das passiert ...

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.

Mach das.

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.
Probieren Sie es jetzt

Keine Kreditkarte notwendig

Ohne Einschränkung

Wie verbinden Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST)

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Amazon S3, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Amazon S3 or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Amazon S3 or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Amazon S3 Knoten

Wähle aus Amazon S3 Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Amazon S3

Konfigurieren Sie die Amazon S3

Klicken Sie auf Amazon S3 Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Amazon S3 URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Amazon S3

Knotentyp

#1 Amazon S3

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Amazon S3

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Amazon S3 Knoten, auswählen Google Cloud BigQuery (REST) aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud BigQuery (REST).

1

Amazon S3

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

Klicken Sie nun auf Google Cloud BigQuery (REST) und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Cloud BigQuery (REST) Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Cloud BigQuery (REST) durch Latenode.

1

Amazon S3

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Amazon S3

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Amazon S3

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Amazon S3, Google Cloud BigQuery (REST)und alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST)

Amazon S3 + Google Tabellen: Wenn eine neue Datei in einen Amazon S3-Bucket hochgeladen wird, werden ihre Metadaten (Name, Größe usw.) zur einfachen Analyse und Nachverfolgung als neue Zeile in einem Google Sheet hinzugefügt.

Google Tabellen + Amazon S3: Wenn einem Google Sheet eine neue Zeile hinzugefügt wird, werden die Daten dieser Zeile verwendet, um eine neue Datei zu erstellen und in einen Amazon S3-Bucket hochzuladen.

Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Amazon S3

Automatisieren Sie die S3-Dateiverwaltung in Latenode. Lösen Sie Flows bei neuen Uploads aus, verarbeiten Sie gespeicherte Daten automatisch und archivieren Sie alte Dateien. Integrieren Sie S3 in Ihre Datenbank, KI-Modelle oder andere Anwendungen. Latenode vereinfacht komplexe S3-Workflows mit visuellen Tools und Codeoptionen für benutzerdefinierte Logik.

Über uns Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.

So funktioniert Latenode

FAQ Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST)

Wie kann ich mein Amazon S3-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​verbinden?

Um Ihr Amazon S3-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Amazon S3 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Amazon S3- und Google Cloud BigQuery (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich die Datenübertragung von S3 zu BigQuery automatisieren?

Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht Datenübertragungen und ermöglicht die Automatisierung von Prozessen, die normalerweise komplexe Skripte erfordern würden. Planen Sie regelmäßige Übertragungen oder lösen Sie sie basierend auf S3-Ereignissen aus.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Amazon S3 mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​ausführen?

Durch die Integration von Amazon S3 mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Laden Sie Daten von Amazon S3 zur Analyse in Google Cloud BigQuery.
  • Lösen Sie Datentransformationen in BigQuery aus, wenn neue Dateien zu S3 hinzugefügt werden.
  • Archivieren Sie verarbeitete Daten aus BigQuery zur langfristigen Speicherung zurück in Amazon S3.
  • Erstellen Sie Datenpipelines für ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden).
  • Überwachen Sie Amazon S3-Buckets und aktualisieren Sie BigQuery-Tabellen basierend auf Dateiänderungen.

Wie verarbeitet Latenode große Dateiübertragungen von Amazon S3?

Latenode unterstützt die effiziente Handhabung großer Dateien durch Streaming und parallele Verarbeitung und sorgt so für minimalen Speicherverbrauch und schnellere Übertragungszeiten.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Amazon S3 und Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Für die Ersteinrichtung sind gültige AWS- und Google Cloud-Anmeldeinformationen erforderlich.
  • Die Datenübertragungsgeschwindigkeit unterliegt den Bandbreitenbeschränkungen des Netzwerks.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung innerhalb von Latenode.

Jetzt testen