Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage
Crear un nuevo escenario para conectar Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.

Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un Google Cloud BigQuery (REST), desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Google Cloud BigQuery (REST) or Google Cloud Storage Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Cloud BigQuery (REST) or Google Cloud Storagey seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo
Seleccione el botón Google Cloud BigQuery (REST) nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el Google Cloud BigQuery (REST)
Haz clic en el botón Google Cloud BigQuery (REST) Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Google Cloud BigQuery (REST) URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud BigQuery (REST)
Agregar el Google Cloud Storage Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Cloud BigQuery (REST) nodo, seleccione Google Cloud Storage de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud Storage.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙

Google Cloud Storage

Autenticar Google Cloud Storage
Ahora, haga clic en el Google Cloud Storage Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud Storage Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud Storage a través de Latenode.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙

Google Cloud Storage
Tipo de nodo
#2 Google Cloud Storage
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa

Conéctate Google Cloud Storage

Configura el Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙

Google Cloud Storage

Configurar el Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.

JavaScript
⚙
IA Antrópica Claude 3
⚙

Google Cloud Storage
Activador en webhook
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
⚙
Iterador
⚙
Respuesta del webhook

Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud BigQuery (REST), Google Cloud Storage, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Cloud Storage + Hojas de cálculo de Google: Analice datos en BigQuery mediante una consulta. Los resultados de la consulta se almacenan como un archivo CSV en Google Cloud Storage. Finalmente, los datos del archivo CSV se añaden a una Hoja de Cálculo de Google.
Google Cloud Storage + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Cuando se sube un archivo nuevo a Google Cloud Storage, se activa un trabajo de BigQuery para cargar los datos del archivo en una tabla de BigQuery. Tras la carga correcta de los datos, se envía un mensaje a un canal de Slack designado para notificar a los analistas sobre los nuevos datos.
Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage alternativas de integración
Quien es Google Cloud BigQuery (REST)
Automatice los flujos de trabajo de datos de BigQuery en Latenode. Consulte y analice conjuntos de datos masivos directamente en sus escenarios de automatización, evitando el uso manual de SQL. Programe consultas, transforme resultados con JavaScript y canalice datos a otras aplicaciones. Escale su procesamiento de datos sin codificación compleja ni costosas tarifas por operación. Perfecto para la automatización de informes, análisis y almacenamiento de datos.
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Quien es Google Cloud Storage
Usa Google Cloud Storage en Latenode para la gestión automatizada de archivos. Sube, descarga y gestiona archivos en tus flujos de trabajo. Automatice las copias de seguridad, el archivado de datos o el procesamiento de imágenes. Conecte GCS con otras aplicaciones para una transferencia de datos fluida y la activación de eventos. El editor visual de Latenode simplifica las automatizaciones complejas basadas en archivos.
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Vea cómo funciona Latenode
Preguntas Frecuentes Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Google Cloud Storage usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Google Cloud Storage en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud BigQuery (REST) y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo archivar datos de BigQuery en almacenamiento en frío automáticamente?
¡Sí, se puede! Latenode automatiza el proceso, moviendo datos según desencadenadores o programaciones. Esto garantiza un almacenamiento rentable y una gestión de datos eficiente.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery (REST) con Google Cloud Storage?
La integración de Google Cloud BigQuery (REST) con Google Cloud Storage le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Realice una copia de seguridad de los conjuntos de datos de BigQuery en Google Cloud Storage para la recuperación ante desastres.
- Automatice el archivado de datos desde BigQuery a niveles de almacenamiento de menor costo.
- Cargue datos de Google Cloud Storage en BigQuery para su análisis.
- Transforme datos en BigQuery y almacene los resultados en Google Cloud Storage.
- Cree canales de datos automatizados para procesos ETL utilizando ambos servicios.
¿Qué credenciales necesito para conectar BigQuery a Latenode?
Necesitará una cuenta de servicio de Google Cloud con los permisos necesarios y su archivo de clave JSON para autenticar de forma segura su cuenta de BigQuery.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery (REST) y Google Cloud Storage en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transferencias de datos de gran tamaño pueden estar sujetas a los límites de velocidad de la API de Google Cloud.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir código JavaScript personalizado.
- La sincronización en tiempo real puede experimentar retrasos debido a los intervalos de sondeo de la API.