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

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Grundreihe
Knotentyp
#2 Grundreihe
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grundreihe
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Grundreihe 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
⚙
Grundreihe
Knotentyp
#2 Grundreihe
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grundreihe
Grundreihe 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 Grundreihe 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
⚙
Grundreihe
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Grundreiheund 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 Grundreihe Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Grundreihe (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 Grundreihe
Google Cloud BigQuery + Baserow + Google Tabellen: Analysieren Sie Daten aus BigQuery, aktualisieren Sie die entsprechenden Datensätze in Baserow basierend auf der Analyse und fassen Sie die aktualisierten Baserow-Daten dann zu Berichtszwecken in einem Google Sheet zusammen.
Baserow + Google Cloud BigQuery + Slack: Wenn in Baserow eine neue Zeile erstellt wird, analysieren Sie die Daten in BigQuery. Wenn Anomalien erkannt werden, senden Sie eine Slack-Warnung an einen bestimmten Kanal.
Google Cloud-BigQuery und Grundreihe 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 Grundreihe
Verwenden Sie Baserow mit Latenode, um flexible Datenbanken zu erstellen, die automatisierte Workflows auslösen. Aktualisieren Sie Baserow-Zeilen aus jeder App oder nutzen Sie Zeilenänderungen, um komplexe Abläufe zu starten. Perfekt für die Datenverwaltung innerhalb von Latenode-Automatisierungen ohne komplexe Programmierung. Skalieren Sie einfach mit Latenodes effizienter Pay-per-Execution-Preisgestaltung.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Grundreihe
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Baserow verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Baserow 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 Baserow-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Daten zur einfacheren Analyse mit Baserow synchronisieren?
Ja, mit Latenode können Sie BigQuery-Daten automatisch mit Baserow synchronisieren und so die Datenverfügbarkeit verbessern. Nutzen Sie die No-Code-Oberfläche von Latenode, um Reporting und Insights zu optimieren.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Baserow ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Baserow können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierung von Data Warehousing und Berichterstellung.
- Erstellen von Echtzeit-Dashboards aus BigQuery-Datensätzen.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Datenpipelines, ohne Code zu schreiben.
- Auslösen von Updates in Baserow basierend auf BigQuery-Datenänderungen.
- Analysieren Sie große Datensätze und visualisieren Sie sie in Baserow.
Wie handhabt Latenode die BigQuery-Datentransformation?
Latenode bietet visuelle Datentransformationstools, JavaScript-Blöcke und KI-Schritte und gewährleistet so eine nahtlose Integration und Bearbeitung Ihrer BigQuery-Daten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Baserow auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze sind möglicherweise optimierte Abfragen erforderlich.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung.
- Die Echtzeitsynchronisierung hängt von den API-Ratenlimits von BigQuery und Baserow ab.