Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Enrichissez les données dans Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec les données Web extraites d'Apify, en obtenant des informations plus approfondies grâce à l'intégration API flexible de Latenode et à une tarification abordable basée sur l'exécution.

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Google Cloud BigQuery (REST)

Apifier

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier

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

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 Apifier sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery (REST) or Apifieret 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 *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Apifier Nœud

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Apifier

Authentifier Apifier

Maintenant, cliquez sur le Apifier 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 Apifier paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Apifier via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Apifier

Type de nœud

#2 Apifier

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Apifier

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier 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

Apifier

Type de nœud

#2 Apifier

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Apifier

Apifier Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier 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

Apifier

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

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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), Apifier, 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 Apifier l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier (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 Apifier

Apify + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Sheets : Une fois l'exécution d'un acteur Apify terminée, les données sont extraites de l'ensemble de données et insérées dans une table BigQuery. Une requête est ensuite exécutée dans BigQuery pour synthétiser les indicateurs clés, et les résultats sont ajoutés sous forme de nouvelle ligne à une feuille Google Sheets pour faciliter le suivi.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Apify + Slack : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à une table BigQuery, Apify extrait les données web associées à l'aide d'un acteur spécifique. Les données extraites sont ensuite synthétisées et publiées sur un canal Slack dédié.

Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier 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 Apifier

Utilisez Apify dans Latenode pour extraire des données web à grande échelle pour la génération de leads, les études de marché et bien plus encore. Apify gère le scraping complexe, tandis que Latenode orchestre les données : déclenchez des workflows, transformez les résultats grâce à l'IA et envoyez les données à n'importe quelle application. Automatisez les actions web de manière visuelle et économique.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery (REST) et Apifier

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

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Apify sur Latenode, suivez ces étapes :

  • 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 Apify en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je analyser les données de scraping Web dans BigQuery ?

Oui, c'est possible ! Latenode facilite l'envoi des données extraites d'Apify vers Google Cloud BigQuery (REST) ​​pour analyse, permettant ainsi d'exploiter pleinement les données web grâce à des requêtes puissantes.

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

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

  • Stockez les données de sites Web récupérées directement dans les ensembles de données BigQuery.
  • Planifiez des extractions et des mises à jour régulières des données dans BigQuery.
  • Enrichissez les données BigQuery avec des résultats de scraping Web en temps réel.
  • Automatisez les flux de travail d’analyse de données à l’aide d’informations récupérées.
  • Créez des tableaux de bord visualisant les données récupérées stockées dans BigQuery.

Comment gérer en toute sécurité les informations d'identification BigQuery dans Latenode ?

Latenode utilise un stockage et un cryptage sécurisés des informations d'identification pour protéger vos informations d'identification Google Cloud BigQuery (REST), garantissant ainsi la confidentialité et la conformité des données.

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

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

  • Les transferts de données volumineux peuvent être soumis aux limites de débit de l'API BigQuery.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé.
  • La configuration initiale nécessite une familiarité avec l’authentification BigQuery.

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