Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Automatisez l'entreposage de données : transférez les données d'Amazon S3 vers Google Cloud BigQuery (REST) ​​pour analyse. L'éditeur visuel et les tarifs abordables de Latenode simplifient la création et la mise à l'échelle de pipelines de données complexes, avec la possibilité d'ajouter une logique JavaScript personnalisée si nécessaire.

Échanger des applications

Google Cloud BigQuery (REST)

Amazon S3

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Google Cloud BigQuery (REST), déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery (REST) or Amazon S3 sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery (REST) or Amazon S3et sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Sélectionnez le Google Cloud BigQuery (REST) nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST)

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery (REST) URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Amazon S3 Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery (REST) noeud, sélectionnez Amazon S3 dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Amazon S3.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Amazon S3

Authentifier Amazon S3

Maintenant, cliquez sur le Amazon S3 nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Amazon S3 paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Amazon S3 via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Amazon S3

Type de nœud

#2 Amazon S3

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Amazon S3

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Amazon S3

Type de nœud

#2 Amazon S3

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Amazon S3

Amazon S3 Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Pour plus d'information

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

Amazon S3

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery (REST), Amazon S3, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Amazon S3 + Google Sheets : Analysez les données dans BigQuery à l'aide d'une tâche de requête, puis stockez les résultats dans un fichier Amazon S3. Enfin, les données du fichier S3 sont utilisées pour mettre à jour une feuille de calcul Google.

Amazon S3 + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack : Lorsqu'un nouveau fichier est chargé dans un bucket Amazon S3, déclenchez une requête BigQuery pour analyser les données. Envoyez ensuite un résumé des résultats de l'analyse à un canal Slack dédié.

Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3 alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

À propos Amazon S3

Automatisez la gestion des fichiers S3 dans Latenode. Déclenchez des flux lors de nouveaux téléchargements, traitez automatiquement les données stockées et archivez les anciens fichiers. Intégrez S3 à votre base de données, vos modèles d'IA ou d'autres applications. Latenode simplifie les workflows S3 complexes grâce à des outils visuels et des options de code pour une logique personnalisée.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery (REST) et Amazon S3

Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Amazon S3 à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Amazon S3 sur Latenode, procédez comme suit :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) ​​et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery (REST) ​​et Amazon S3 en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je sauvegarder automatiquement les ensembles de données BigQuery sur S3 ?

Oui, avec Latenode, automatisez facilement les sauvegardes BigQuery vers S3. Planifiez des exportations de données régulières à l'aide de blocs sans code, garantissant ainsi la sécurité et la disponibilité des données pour l'analyse ou la reprise après sinistre.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Amazon S3 ?

L'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec Amazon S3 vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Transfert de grands ensembles de données de BigQuery vers S3 pour un stockage rentable.
  • Analyse des données BigQuery stockées dans S3 à l’aide de tables externes pour une interrogation efficace.
  • Création de pipelines de données pour traiter et transformer les données entre les deux services.
  • Automatisation de l’archivage des données de BigQuery vers S3 en fonction de critères spécifiques.
  • Création de lacs de données personnalisés en combinant les données BigQuery avec d’autres sources de données S3.

Dans quelle mesure l'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur Latenode est-elle sécurisée ?

Latenode utilise des mesures de sécurité robustes, notamment des protocoles de cryptage et d'authentification sécurisés, pour protéger vos données BigQuery pendant le transfert et le traitement.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​et Amazon S3 sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les vitesses de transfert sont soumises à la bande passante du réseau et aux limites de débit API.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé.
  • Les transferts de grands ensembles de données peuvent entraîner des coûts à la fois pour Google Cloud BigQuery (REST) ​​et Amazon S3.

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