Raspador de datos de LinkedIn y Google Cloud BigQuery (REST) Integración:

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

Agregar el Raspador de datos de LinkedIn Nodo

Seleccione el botón Raspador de datos de LinkedIn nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

Configura el Raspador de datos de LinkedIn

Haz clic en el botón Raspador de datos de LinkedIn Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Raspador de datos de LinkedIn URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo

A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Raspador de datos de LinkedIn 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).

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.

Configura el Raspador de datos de LinkedIn 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.

Configurar el Raspador de datos de LinkedIn 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.

Guardar y activar el escenario

Después de configurar Raspador de datos de LinkedIn, 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 Raspador de datos de LinkedIn y Google Cloud BigQuery (REST) La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Raspador de datos de LinkedIn y Google Cloud BigQuery (REST) (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.