Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Amazon S3
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Amazon S3
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, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud-BigQuery or Amazon S3 ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Amazon S3und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Wähle aus Google Cloud-BigQuery Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#1 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Amazon S3 Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Amazon S3 aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Amazon S3.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Amazon S3

Authentifizieren Amazon S3
Klicken Sie nun auf Amazon S3 und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Amazon S3 Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Amazon S3 durch Latenode.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Amazon S3
Knotentyp
#2 Amazon S3
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Amazon S3
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Amazon S3 Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud-BigQuery
⚙

Amazon S3
Knotentyp
#2 Amazon S3
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Amazon S3
Amazon S3 OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery und Amazon S3 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙

Amazon S3
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Amazon S3und 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 und Amazon S3 Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Amazon S3 (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 und Amazon S3
Amazon S3 + Slack: Wenn eine neue Datei in einen Amazon S3-Bucket hochgeladen wird, wird eine Benachrichtigung an einen bestimmten Slack-Kanal gesendet, die das Team über die neuen, zur Analyse verfügbaren Daten informiert.
Google Cloud BigQuery + Amazon S3 + Google Tabellen: Dieser Workflow exportiert Daten aus Google Cloud BigQuery in einen Amazon S3-Bucket. Anschließend wird basierend auf den exportierten Daten ein zusammenfassender Bericht in Google Tabellen erstellt.
Google Cloud-BigQuery und Amazon S3 Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.
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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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Amazon S3
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Amazon S3 verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Amazon S3 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 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und Amazon S3-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Datensicherungen von BigQuery nach S3 automatisieren?
Ja, Sie können Backups mit Latenode ganz einfach automatisieren. Planen Sie regelmäßige Datenexporte von Google Cloud BigQuery nach Amazon S3 für Notfallwiederherstellung und Compliance und nutzen Sie die Planungsfunktionen von Latenode.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Amazon S3 ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Amazon S3 können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Sichern Sie BigQuery-Datensätze zur Datenredundanz auf Amazon S3.
- Archivieren historischer BigQuery-Daten in Amazon S3 zur langfristigen Speicherung.
- Laden von Daten aus Amazon S3 zur Analyse in BigQuery.
- Transformieren von BigQuery-Daten vor dem Exportieren nach Amazon S3.
- Auslösen von Workflows basierend auf Änderungen in BigQuery oder S3.
Wie handhabt Latenode die BigQuery-Authentifizierung sicher?
Latenode verwendet sicheres OAuth 2.0 zur Authentifizierung mit Google Cloud BigQuery und stellt so sicher, dass Ihre Anmeldeinformationen niemals direkt in Latenode gespeichert werden.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Amazon S3 auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Übertragung großer Datenmengen können sowohl bei Google Cloud BigQuery als auch bei Amazon S3 Gebühren anfallen.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung innerhalb von Latenode.
- Die Echtzeitsynchronisierung zwischen BigQuery und S3 wird nicht nativ unterstützt.