Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Inoreader
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Inoreader
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die SchaltflĂ€che âNeues Szenario erstellenâ.

FĂŒgen Sie den ersten Schritt hinzu
FĂŒgen Sie den ersten Knoten hinzu â einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfĂ€ngt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Google Cloud-BigQuery, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgefĂŒhrt (zu Testzwecken). In den meisten FĂ€llen Google Cloud-BigQuery or Inoreader ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswĂ€hlen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Inoreaderund wĂ€hlen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

FĂŒgen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
WĂ€hle 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 wÀhlen 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
Verbindungen schaffen *
AuswÀhlen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
FĂŒgen Sie Inoreader Knoten
Klicken Sie anschlieĂend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswĂ€hlen Inoreader aus der Liste der verfĂŒgbaren Apps und wĂ€hlen Sie die gewĂŒnschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Inoreader.

Google Cloud-BigQuery
â
Inoreader
Authentifizieren Inoreader
Klicken Sie nun auf Inoreader und wĂ€hlen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-SchlĂŒssel sein, den Sie in Ihrem Inoreader Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Inoreader durch Latenode.

Google Cloud-BigQuery
â
Inoreader
Knotentyp
#2 Inoreader
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
AuswÀhlen
Karte
Verbinden Inoreader
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Inoreader Nodes
Konfigurieren Sie als NĂ€chstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud-BigQuery
â
Inoreader
Knotentyp
#2 Inoreader
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
AuswÀhlen
Karte
Verbinden Inoreader
Inoreader OAuth 2.0
WĂ€hlen Sie eine Aktion aus *
AuswÀhlen
Karte
Die Aktions-ID
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery und Inoreader 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.
- ZusammenfĂŒhren: 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-gestĂŒtzte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufĂŒgen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder fĂŒr bestimmte ZeitrĂ€ume 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 fĂŒr Sie zu tun.

JavaScript
â
KI Anthropischer Claude 3
â
Inoreader
Trigger auf Webhook
â
Google Cloud-BigQuery
â
â
Iteratoren
â
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Inoreaderund alle zusĂ€tzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf âBereitstellenâ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgefĂŒhrt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfĂ€ngt oder eine Bedingung erfĂŒllt ist. StandardmĂ€Ăig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
FĂŒhren Sie das Szenario aus, indem Sie auf âEinmal ausfĂŒhrenâ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prĂŒfen, ob das Google Cloud-BigQuery und Inoreader Integration funktioniert wie erwartet. AbhĂ€ngig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Inoreader (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den AusfĂŒhrungsverlauf ĂŒberprĂŒfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstÀrksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud-BigQuery und Inoreader
Inoreader + Slack: When a new article is added to a specific folder in Inoreader, a message is sent to a designated Slack channel, providing a daily summary of data analytics articles.
Inoreader + Google Tabellen: Tracks trending tech topics from Inoreader, and stores data to new rows in Google Sheets.
Google Cloud-BigQuery und Inoreader Integrationsalternativen
Ăber uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige DatensÀtze 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.
Ăhnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Ăber uns Inoreader
Aggregieren und filtern Sie Newsfeeds in Inoreader und automatisieren Sie mit Latenode Aktionen basierend auf bestimmten Artikeln. Lösen Sie Warnmeldungen aus, aktualisieren Sie Datenbanken oder posten Sie in sozialen Medien direkt aus Ihren kuratierten Inhalten. Mit dem visuellen Editor und dem JavaScript-Knoten von Latenode können Sie Filter- und Formatierungsregeln weit ĂŒber die nativen Optionen von Inoreader hinaus verfeinern.
Ăhnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Inoreader
How can I connect my Google Cloud BigQuery account to Inoreader using Latenode?
To connect your Google Cloud BigQuery account to Inoreader on Latenode, follow these steps:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt âIntegrationenâ.
- WĂ€hlen Sie Google Cloud BigQuery aus und klicken Sie auf âVerbindenâ.
- Authenticate your Google Cloud BigQuery and Inoreader accounts by providing the necessary permissions.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Can I analyze Inoreader articles using BigQuery datasets?
Yes, you can! Latenode simplifies this by automating data transfer and analysis, allowing you to gain deeper insights from Inoreader content using BigQuery's powerful querying capabilities.
What types of tasks can I perform by integrating Google Cloud BigQuery with Inoreader?
Integrating Google Cloud BigQuery with Inoreader allows you to perform various tasks, including:
- Automatically archiving Inoreader articles to Google Cloud BigQuery for long-term storage.
- Analyzing trends in saved Inoreader articles using BigQuery's data processing capabilities.
- Creating custom dashboards in BigQuery based on Inoreader article data.
- Triggering alerts based on specific keywords found in Inoreader articles, tracked in BigQuery.
- Enriching BigQuery data with content extracted from Inoreader feeds.
HowsecureisthedatabetweentheGoogleCloudBigQueryandinoreaderintegration?
Latenode employs robust encryption and secure authentication protocols to ensure your data is protected during transfer and storage within the integration.
Are there any limitations to the Google Cloud BigQuery and Inoreader integration on Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, mĂŒssen Sie bestimmte EinschrĂ€nkungen beachten:
- Initial data synchronization may take time depending on the volume of Inoreader data.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code in Latenode.
- Google Cloud BigQuery costs are separate and depend on your data volume and query complexity.