Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Google Cloud BigQuery (REST)-Daten mit Echtzeit-Web-Einblicken von Scrapeless. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Integration, während die erschwingliche, ausführungsbasierte Preisgestaltung die Skalierung von Datenanreicherungs-Workflows mit einfacher Bedienung und erweiterter JavaScript-Anpassung ermöglicht.

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Google Cloud BigQuery (REST)

Kratzfrei

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Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei

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

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

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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1

Google Cloud BigQuery (REST)

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)

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

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1

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

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Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Kratzfrei Knoten

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

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Kratzfrei

Authentifizieren Kratzfrei

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

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Kratzfrei

Knotentyp

#2 Kratzfrei

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Kratzfrei

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei 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

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Kratzfrei

Knotentyp

#2 Kratzfrei

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Kratzfrei

Kratzfrei OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei 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

Kratzfrei

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud BigQuery (REST)

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), Kratzfreiund 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 Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei

Scrapeless + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Dieser Workflow extrahiert Daten einer Website mithilfe von Scrapeless und fügt diese anschließend in eine Google Cloud BigQuery-Tabelle ein. Abschließend werden mithilfe einer Abfrage Erkenntnisse aus BigQuery abgerufen und die Ergebnisse zur Berichterstellung in einem Google Sheet gespeichert.

Scrapeless + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Dieser Workflow extrahiert Produktpreise von einer Website mithilfe von Scrapeless. Die extrahierten Daten werden anschließend mit Google Cloud BigQuery analysiert. Wird anhand einer Abfragelogik eine Preisänderung erkannt, wird eine Benachrichtigung an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.

Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei Integrationsalternativen

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.

Über uns Kratzfrei

Verwenden Sie Scrapeless in Latenode, um strukturierte Daten von Websites ohne Code zu extrahieren. Scrapen Sie Produktdetails, Nachrichten oder Social-Media-Feeds und leiten Sie die Daten anschließend in Ihre Latenode-Workflows weiter. Automatisieren Sie Lead-Generierung, Preisüberwachung und Content-Aggregation. Kombinieren Sie Scrapeless mit den KI-Knoten von Latenode für eine intelligentere Datenverarbeitung.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und Kratzfrei

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

Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit Scrapeless 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 Google Cloud BigQuery (REST) ​​aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery (REST)- und Scrapeless-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich ausgelesene Produktdaten in BigQuery analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht dies mit einer visuellen Oberfläche und benutzerdefiniertem JavaScript. Scrapen Sie Daten mit Scrapeless, senden Sie sie an Google Cloud BigQuery (REST) ​​und gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse.

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

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

  • Archivieren Sie automatisch extrahierte Webdaten in einem BigQuery-Datensatz.
  • Bereichern Sie vorhandene BigQuery-Daten mit in Echtzeit extrahierten Webinhalten.
  • Planen Sie regelmäßige Scrapings und speichern Sie die Ergebnisse in BigQuery.
  • Lösen Sie Scraping basierend auf in BigQuery erkannten Datenänderungen aus.
  • Erstellen Sie Berichte, die Scraped-Daten und BigQuery-Analysen kombinieren.

Wie verarbeite ich große Datensätze in Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode?

Die serverlose Architektur von Latenode skaliert automatisch. Nutzen Sie Stapelverarbeitung und effiziente Abfragen, um große Scraped-Datensätze problemlos in Google Cloud BigQuery (REST) ​​zu verwalten.

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

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

  • Komplexe Scrapeless-Konfigurationen erfordern möglicherweise fortgeschrittene JavaScript-Kenntnisse.
  • Die BigQuery-Kosten hängen von Ihrem Datenspeicher und Ihrer Abfragenutzung ab.
  • Es gelten Ratenbegrenzungen sowohl für Scrapeless- als auch für Google Cloud BigQuery (REST)-APIs.

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