Apify und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Scrapen Sie Webdaten mit Apify und senden Sie sie zur Analyse an Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht Datenpipelines, und die günstigen Preise ermöglichen umfangreiche Datenworkflows. Passen Sie die Daten mit JavaScript an und skalieren Sie mühelos.

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Apify

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

Schritt 2: Wähle eine Aktion

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Wie verbinden Apify und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Apify 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 Apify, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Apify or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Apify or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Apify Knoten

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

+
1

Apify

Konfigurieren Sie die Apify

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

+
1

Apify

Knotentyp

#1 Apify

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Apify

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Apify 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

Apify

+
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

Apify

+
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 Apify 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

Apify

+
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 Apify 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

Apify

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Apify, 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 Apify und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Apify 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 Apify und Google Cloud BigQuery (REST)

Apify + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Überwachen Sie die Ausführung des Apify-Akteurs auf erfolgreichen Abschluss. Rufen Sie anschließend die extrahierten Dataset-Elemente ab und fügen Sie sie als neue Zeilen in eine Google Cloud BigQuery-Tabelle ein. Senden Sie abschließend eine Benachrichtigung mit den aktualisierten Daten an einen Slack-Kanal.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Apify + Google Tabellen: Wenn einer Google Cloud BigQuery-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird (was aktualisierte Analyseergebnisse bedeutet), können Sie mit Apify zusätzliche unterstützende Daten von einer angegebenen URL abrufen. Konsolidieren Sie die BigQuery-Daten und die abgerufenen Daten, indem Sie einer Google Sheets-Tabelle eine neue Zeile hinzufügen.

Apify und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Apify

Nutzen Sie Apify in Latenode, um Webdaten in großem Umfang für Lead-Generierung, Marktforschung und mehr zu extrahieren. Apify übernimmt komplexes Scraping, während Latenode die Daten orchestriert: Lösen Sie Workflows aus, transformieren Sie Ergebnisse mit KI und senden Sie Daten an beliebige Apps. Automatisieren Sie Webaktionen visuell und kostengünstig.

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 Apify und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Um Ihr Apify-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Apify aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Apify- 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 Scraped-Daten in BigQuery analysieren?

Ja, Sie können ausgelesene Apify-Daten problemlos in Google Cloud BigQuery (REST) ​​mit Latenode analysieren. Automatisieren Sie Datenübertragung und Transformationen mit No-Code-Blöcken oder JavaScript für optimierte Analysen.

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

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

  • Automatisches Sichern der Ergebnisse von Apify-Actor-Runs in BigQuery.
  • Analysieren von Web-Scraping-Datentrends mit den Analysetools von BigQuery.
  • Erstellen von Dashboards basierend auf gesammelten E-Commerce-Produktdaten.
  • Verfolgung von Website-Leistungsmetriken, die von Apify in BigQuery abgerufen wurden.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte zu Preisdaten der Konkurrenz aus Apify-Scrapings.

Kann ich in Latenode regelmäßige Apify-Datenexporte nach BigQuery planen?

Ja, mit Latenode können Sie automatisierte Apify-Datenexporte nach Google Cloud BigQuery (REST) ​​planen. Definieren Sie benutzerdefinierte Zeitpläne und halten Sie Ihre Daten ohne manuelle Arbeit aktuell.

Gibt es Einschränkungen bei der Apify- und Google Cloud BigQuery (REST)-Integration auf Latenode?

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

  • Große Datensätze von Apify erfordern möglicherweise optimierte BigQuery-Schemas.
  • API-Ratenbegrenzungen von Apify und BigQuery können sich auf Übertragungen mit hohem Volumen auswirken.
  • Komplexe Datentransformationen können Zwischenschritte in JavaScript erfordern.

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