Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Apify
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Apify
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 Apify ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Apifyund 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 Apify Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Apify aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Apify.

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Apify
Knotentyp
#2 Apify
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Apify
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Apify 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
⚙
Apify
Knotentyp
#2 Apify
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Apify
Apify 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 Apify 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
⚙
Apify
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Apifyund 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 Apify Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Apify (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 Apify
Apify + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Wenn ein Apify-Akteur oder eine Apify-Aufgabe abgeschlossen ist, werden die zugehörigen Dataset-Elemente abgerufen und in Google Cloud BigQuery geladen. Anschließend werden die zusammengefassten Erkenntnisse aus BigQuery als Zeilen zu einem Google Sheet für die Berichterstellung hinzugefügt.
Apify + Google Cloud BigQuery + Slack: Wenn ein Apify-Akteur oder eine Apify-Aufgabe abgeschlossen ist, werden die extrahierten Daten abgerufen und in Google Cloud BigQuery geladen. Slack sendet dann eine Nachricht an einen angegebenen Kanal, um das Team über die neuen Datensätze in BigQuery zu informieren.
Google Cloud-BigQuery und Apify 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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Apify
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Apify verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Apify 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 Apify-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich mit BigQuery extrahierte Webdaten analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode automatisiert die Datenübertragung und ermöglicht Ihnen die Analyse von Apify-Scrapes direkt in Google Cloud BigQuery. Erhalten Sie schnellere Einblicke – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Apify ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Apify können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Speichern von Scraped-E-Commerce-Daten in einem BigQuery-Datensatz zur Analyse.
- Analysieren von Website-Inhalten auf SEO-Schlüsselwörter und Ranking-Verbesserungen.
- Verfolgen von Social-Media-Trends und Stimmungen mithilfe von Apify-Daten in BigQuery.
- Erstellen benutzerdefinierter Dashboards mit Scraped-Daten und Business-Intelligence-Metriken.
- Automatisieren Sie Datensicherungen von Apify-Actor-Ergebnissen in Google Cloud BigQuery.
Kann ich JavaScript verwenden, um Daten vor dem Laden in BigQuery zu transformieren?
Ja, mit den JavaScript-Blöcken von Latenode können Sie Apify-Daten transformieren, bevor Sie sie in Google Cloud BigQuery laden, und so die Datenqualität sicherstellen.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Apify auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Bei großen Datenübertragungen von Apify können Google Cloud BigQuery-Kosten anfallen.
- Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise fortgeschrittene JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
- Die Ausführungszeiten des Apify-Akteurs können sich auf die Gesamtdauer des Workflows auswirken.