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

Google Cloud-BigQuery
⚙

Flink

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

Google Cloud-BigQuery
⚙

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

Verbinden Flink
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Flink 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
⚙

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

Verbinden Flink
Flink 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 Flink 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
⚙

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

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Flinkund 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 Flink Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Flink (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 Flink
Nimble + Google Tabellen + Slack: Wenn in Nimble ein neuer Kontakt hinzugefügt wird, werden dessen Daten in einem Google Sheet gespeichert. Anschließend wird eine Nachricht an einen Slack-Kanal gesendet, die das Team über den neuen Kontakt informiert und einen Link zum Sheet bereitstellt.
Google Tabellen + Nimble + Slack: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, werden Kontaktinformationen extrahiert, um einen neuen Kontakt in Nimble zu erstellen. Eine Slack-Nachricht bestätigt die Kontakterstellung.
Google Cloud-BigQuery und Flink 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 Flink
Nutzen Sie Nimble innerhalb von Latenode, um Kontaktdaten anzureichern und die Kontaktaufnahme zu automatisieren. Aktualisieren Sie Ihr CRM, personalisieren Sie E-Mails und lösen Sie Follow-ups basierend auf dem Engagement aus – alles visuell. Latenode übernimmt die Workflow-Logik und -Skalierung, während Nimble gezielte Kontaktinformationen für eine intelligentere Automatisierung bereitstellt.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Flink
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Nimble verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Nimble 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 Nimble-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Nimble-Kontakte mit BigQuery-Daten aktualisieren?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Zuordnung von BigQuery-Datenfeldern zu Nimble-Kontaktfeldern und stellt sicher, dass Ihr CRM stets über die neuesten Kundeninformationen verfügt. Automatisieren Sie Routineaufgaben!
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Nimble ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Nimble können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Erstellen neuer Nimble-Kontakte aus den Ergebnissen der BigQuery-Datenanalyse.
- Anreichern vorhandener Nimble-Kontaktprofile mit Daten aus BigQuery-Abfragen.
- Auslösen von E-Mail-Kampagnen in Nimble basierend auf BigQuery-Datenerkenntnissen.
- Synchronisieren der Kontaktaktivität von Nimble zurück zu BigQuery zur Analyse.
- Erstellen benutzerdefinierter Berichte in BigQuery mithilfe der Kontaktdaten von Nimble.
Welche BigQuery-Berechtigungen sind erforderlich, damit Latenode auf meine Daten zugreifen kann?
Latenode benötigt schreibgeschützten Zugriff auf Ihre BigQuery-Datensätze, um Daten zu extrahieren. Sie kontrollieren die Berechtigungen und gewährleisten so Datensicherheit und Datenschutz.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Nimble auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datensatzgröße einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Für komplexe Datentransformationen ist möglicherweise JavaScript für erweiterte Anpassungen erforderlich.
- Echtzeitaktualisierungen hängen von der Häufigkeit der Workflow-Ausführung ab.