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

Google Cloud-BigQuery
⚙

Google Cloud Storage

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

Google Cloud-BigQuery
⚙

Google Cloud Storage
Knotentyp
#2 Google Cloud Storage
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Google Cloud Storage
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Storage 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
⚙

Google Cloud Storage
Knotentyp
#2 Google Cloud Storage
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Google Cloud Storage
Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage 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
⚙

Google Cloud Storage
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Google Cloud Storageund 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 Google Cloud Storage Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Storage (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 Google Cloud Storage
Google Cloud BigQuery + Google Cloud Storage + Google Tabellen: Analysieren Sie Daten in BigQuery, speichern Sie die Analyseergebnisse als Datei in Google Cloud Storage und fassen Sie dann die wichtigsten Erkenntnisse zusammen, indem Sie ein Google Sheet aktualisieren.
Google Cloud Storage + Google Cloud BigQuery + Slack: Wenn eine neue Datei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, lösen Sie eine BigQuery-Analyse basierend auf dieser Datei aus und senden Sie dann eine Zusammenfassung der Analyse an einen bestimmten Slack-Kanal.
Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Storage 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
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Über uns Google Cloud Storage
Nutzen Sie Google Cloud Storage in Latenode für automatisiertes Dateimanagement. Laden Sie Dateien hoch, laden Sie sie herunter und verwalten Sie sie in Ihren Workflows. Automatisieren Sie Backups, Datenarchivierung oder Bildverarbeitung. Verbinden Sie GCS mit anderen Apps für nahtlosen Datentransfer und das Auslösen von Ereignissen. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe dateibasierte Automatisierungen.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Storage
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud Storage verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich das Data Warehousing von Google Cloud Storage zu BigQuery automatisieren?
Ja, das ist möglich. Latenode automatisiert Data Warehousing und nutzt Low-Code-Blöcke und JavaScript, um Daten vor dem Laden in Google Cloud BigQuery zu transformieren. Reduzieren Sie manuellen Aufwand und sichern Sie die Datenqualität.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google Cloud Storage ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery in Google Cloud Storage können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisieren Sie die Datenübertragung von Google Cloud Storage zu BigQuery.
- Erstellen von Datenpipelines zur effizienten Verarbeitung und Transformation von Daten.
- Planen Sie regelmäßige Datensicherungen von BigQuery in Google Cloud Storage.
- Auslösen von Analysen in BigQuery basierend auf neuen Dateien im Cloud Storage.
- Erstellen von Echtzeit-Daten-Dashboards mit automatischen Updates.
Wie verarbeitet Latenode große Datensätze bei der Abfrage von BigQuery?
Latenode nutzt optimiertes Datenstreaming, um große Datensätze in Google Cloud BigQuery effizient zu verarbeiten und den Speicherverbrauch zu minimieren. Skalieren Sie effizient und zuverlässig.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Google Cloud Storage auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung.
- Die Anzahl gleichzeitiger Vorgänge wird durch Ihren Latenode-Plan begrenzt.
- Die Echtzeit-Datenübertragung hängt von der Geschwindigkeit der Netzwerkverbindung ab.