Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Orchestrieren Sie Datenpipelines: Laden Sie Daten aus Google Cloud Storage zur Analyse in Google Cloud BigQuery. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht ETL und macht ihn dank günstiger, ausführungsbasierter Preise für jedes Team zugänglich.

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Google Cloud Storage

Google Cloud-BigQuery

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Wie verbinden Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery

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 Storage, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud Storage or Google Cloud-BigQuery ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Storage or Google Cloud-BigQueryund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud Storage Knoten

Wähle aus Google Cloud Storage Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud Storage

Konfigurieren Sie die Google Cloud Storage

Klicken Sie auf Google Cloud Storage Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud Storage URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Google Cloud Storage

Knotentyp

#1 Google Cloud Storage

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Storage

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Storage Knoten, auswählen Google Cloud-BigQuery aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud-BigQuery.

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Cloud-BigQuery

Authentifizieren Google Cloud-BigQuery

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

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

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

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery 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.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Cloud-BigQuery

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud Storage

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud Storage, Google Cloud-BigQueryund 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 Storage und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery (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 Storage und Google Cloud-BigQuery

Google Cloud Storage + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Wenn eine neue Datei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, wird eine BigQuery-Tabelle aktualisiert. Analysieren Sie die aktualisierten Daten in BigQuery und visualisieren Sie Trends, indem Sie die Daten in einem Google Sheet aktualisieren.

Google Cloud Storage + Google Cloud BigQuery + Slack: Wenn eine neue Datei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, wird eine BigQuery-Tabelle mit den Informationen der neuen Datei aktualisiert. Wenn BigQuery anhand der neuen Daten eine Datenanomalie erkennt, wird eine Slack-Nachricht an einen dafür vorgesehenen Kanal gesendet.

Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen

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.

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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Storage und Google Cloud-BigQuery

Wie kann ich mein Google Cloud Storage-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?

Um Ihr Google Cloud Storage-Konto mit Google Cloud BigQuery 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 Storage aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Storage- und Google Cloud BigQuery-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 vereinfacht dies, indem es Ihnen ermöglicht, Datenübertragungen und -transformationen visuell zu planen und JavaScript für erweiterte Logik zu verwenden, um ein effizientes Data Warehousing zu gewährleisten.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Storage mit Google Cloud BigQuery ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Storage mit Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Laden Sie automatisch neue Daten aus Google Cloud Storage in BigQuery-Tabellen.
  • Transformieren Sie Daten während der Übertragung mit JavaScript für benutzerdefinierte Logik.
  • Planen Sie wiederkehrende Datenimporte für aktuelle Analysen.
  • Lösen Sie Workflows basierend auf Dateiänderungen im Google Cloud Storage aus.
  • Archivieren Sie alte Daten basierend auf BigQuery-Abfragen in Google Cloud Storage.

Wie sicher ist der Datenzugriff auf Google Cloud Storage in Latenode?

Latenode verwendet sichere Authentifizierungs- und Verschlüsselungsprotokolle, um Ihre Google Cloud Storage-Daten während aller Integrationsprozesse zu schützen.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Storage und Google Cloud BigQuery auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Für die Übertragung großer Datenmengen gelten möglicherweise die Ratenbeschränkungen von Google Cloud Storage und der BigQuery-API.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise erweiterte JavaScript-Codierung.
  • Für die Ersteinrichtung sind Grundkenntnisse zu Google Cloud Storage und BigQuery-Berechtigungen erforderlich.

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