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

Agregar el Google Cloud Firestore Nodo
Seleccione el botón Google Cloud Firestore nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

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

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

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

Google Cloud Firestore
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Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

Google Cloud Firestore
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Configurar el Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) 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 BigQuery (REST)
Activador en webhook
⚙
Google Cloud Firestore
⚙
⚙
Iterador
⚙
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud Firestore, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) (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 Firestore y Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud Firestore + Google Cloud BigQuery (REST) + Hojas de cálculo de Google: Cuando se crea un documento en Firestore, sus datos se insertan como una nueva fila en una tabla de BigQuery. Una consulta analiza estos datos y los resultados se escriben en una Hoja de Cálculo de Google para su visualización.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Cloud Firestore + Slack: Un trabajo de consulta de BigQuery se ejecuta periódicamente para comprobar las métricas de rendimiento de la base de datos de Firestore. Si se detectan anomalías en los resultados de la consulta, se envía un mensaje de Slack a un canal designado.
Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integración
Quienes somos Google Cloud Firestore
Usa Google Cloud Firestore en Latenode para crear flujos de trabajo de datos en tiempo real. Automatiza tareas de bases de datos como la sincronización, las copias de seguridad o las actualizaciones basadas en eventos sin necesidad de programar. Combina Firestore con herramientas de IA y webhooks para crear aplicaciones potentes. Crea flujos de trabajo complejos con herramientas visuales sencillas y escala de forma económica con el plan de pago por uso de Latenode.
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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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Vea cómo funciona Latenode
Preguntas Frecuentes Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST)
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud Firestore a Google Cloud BigQuery (REST) usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud Firestore a Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud Firestore y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar las tendencias de datos de Firestore en BigQuery?
¡Sí, puedes! Latenode simplifica la transferencia de datos para su análisis. Monitorea tendencias, genera informes y extrae información fácilmente, aprovechando la potente analítica de BigQuery sin necesidad de programación compleja.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud Firestore con Google Cloud BigQuery (REST)?
La integración de Google Cloud Firestore con Google Cloud BigQuery (REST) le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Realizar copias de seguridad de los datos de Firestore en BigQuery para la recuperación ante desastres.
- Análisis de datos de comportamiento del usuario almacenados en Firestore mediante BigQuery.
- Creación de paneles personalizados en BigQuery a partir de datos de Firestore.
- Transformar los datos de Firestore antes de cargarlos en BigQuery.
- Automatizar la sincronización de datos entre Firestore y BigQuery.
¿Cómo gestiona Latenode las diferencias de esquema entre Firestore y BigQuery?
Latenode proporciona herramientas de transformación de datos flexibles, incluidos bloques de JavaScript y pasos de IA, que le permiten mapear y ajustar esquemas fácilmente antes de cargar los datos.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud Firestore y Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La transferencia inicial de datos de Firestore a BigQuery puede llevar tiempo.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir código JavaScript personalizado.
- Los costos de BigQuery dependen de la complejidad de la consulta y del volumen de datos.