Como conectar BigQuery en la nube de Google y Google Cloud Storage
Crear un nuevo escenario para conectar BigQuery en la nube de Google 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 BigQuery en la nube de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, BigQuery en la nube de Google or Google Cloud Storage Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca BigQuery en la nube de Google or Google Cloud Storagey seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el BigQuery en la nube de Google Nodo
Seleccione el botón BigQuery en la nube de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

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

BigQuery en la nube de Google
Tipo de nodo
#1 BigQuery en la nube de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate BigQuery en la nube de Google
Agregar el Google Cloud Storage Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el BigQuery en la nube de Google 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.

BigQuery en la nube de Google
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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.

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

Conéctate Google Cloud Storage

Configura el BigQuery en la nube de Google 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.

BigQuery en la nube de Google
⚙

Google Cloud Storage

Configurar el BigQuery en la nube de Google 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
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IA Antrópica Claude 3
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Google Cloud Storage
Activador en webhook
⚙
BigQuery en la nube de Google
⚙
⚙
Iterador
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Respuesta del webhook

Guardar y activar el escenario
Después de configurar BigQuery en la nube de Google, 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 BigQuery en la nube de Google y Google Cloud Storage La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre BigQuery en la nube de Google 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 BigQuery en la nube de Google y Google Cloud Storage
Google Cloud BigQuery + Google Cloud Storage + Hojas de cálculo de Google: Analice datos en BigQuery, almacene los resultados del análisis como un archivo en Google Cloud Storage y luego resuma los hallazgos clave actualizando una hoja de cálculo de Google.
Google Cloud Storage + Google Cloud BigQuery + Slack: Cuando se carga un archivo nuevo en Google Cloud Storage, se activa un análisis de BigQuery basado en ese archivo y luego se envía un resumen del análisis a un canal de Slack designado.
BigQuery en la nube de Google y Google Cloud Storage alternativas de integración
Quien es BigQuery en la nube de Google
Usa Google Cloud BigQuery en Latenode para automatizar las tareas de almacenamiento de datos. Consulta, analiza y transforma grandes conjuntos de datos como parte de tus flujos de trabajo. Programa importaciones de datos, genera informes o incorpora información a otras aplicaciones. Automatiza análisis complejos sin código y escala tus conocimientos con la plataforma flexible de pago por uso de Latenode.
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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 BigQuery en la nube de Google y Google Cloud Storage
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery a Google Cloud Storage usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery 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 y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery y Google Cloud Storage proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo automatizar el almacenamiento de datos de Google Cloud Storage a BigQuery?
Sí, puedes. Latenode automatiza el almacenamiento de datos mediante bloques de código bajo y JavaScript para transformar los datos antes de cargarlos en Google Cloud BigQuery. Reduce el trabajo manual y garantiza la calidad de los datos.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery con Google Cloud Storage?
La integración de Google Cloud BigQuery con Google Cloud Storage le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar la transferencia de datos de Google Cloud Storage a BigQuery.
- Creación de canales de datos para procesarlos y transformarlos de manera eficiente.
- Programar copias de seguridad de datos periódicas de BigQuery a Google Cloud Storage.
- Activación de análisis en BigQuery en función de nuevos archivos en Cloud Storage.
- Creación de paneles de datos en tiempo real con actualizaciones automáticas.
¿Cómo maneja Latenode conjuntos de datos grandes al consultar BigQuery?
Latenode utiliza la transmisión de datos optimizada para gestionar eficazmente grandes conjuntos de datos en Google Cloud BigQuery, minimizando así el uso de memoria. Escala de forma eficiente y fiable.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery y Google Cloud Storage en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir codificación JavaScript.
- La cantidad de operaciones simultáneas está limitada por su plan de Latenode.
- La transferencia de datos en tiempo real depende de la velocidad de conexión de la red.