Comment se connecter Google Cloud BigQuery et Apifier
Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery 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, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery or Apifier sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery or Apifieret sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud
Sélectionnez le Google Cloud BigQuery nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

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

Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#1 Google Cloud BigQuery
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Apifier Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery noeud, sélectionnez Apifier dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Apifier.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
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.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Apifier
Type de nœud
#2 Apifier
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Apifier
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud BigQuery et Apifier Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Apifier
Type de nœud
#2 Apifier
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Apifier
Apifier Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Pour plus d'information
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud BigQuery 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.

JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Apifier
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Google Cloud BigQuery
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Google Cloud BigQuery, 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 et Apifier l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery 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 et Apifier
Apify + Google Cloud BigQuery + Google Sheets : Lorsqu'un acteur ou une tâche Apify termine son exécution, les éléments de son ensemble de données sont récupérés et chargés dans Google Cloud BigQuery. Les informations récapitulatives de BigQuery sont ensuite ajoutées sous forme de lignes à une feuille Google Sheets pour la création de rapports.
Apify + Google Cloud BigQuery + Slack : Lorsqu'un acteur ou une tâche Apify se termine, ses données extraites sont récupérées et chargées dans Google Cloud BigQuery. Slack envoie ensuite un message à un canal spécifié pour informer l'équipe des nouveaux enregistrements dans BigQuery.
Google Cloud BigQuery et Apifier alternatives d'intégration
À propos Google Cloud BigQuery
Utilisez Google Cloud BigQuery dans Latenode pour automatiser vos tâches d'entreposage de données. Interrogez, analysez et transformez d'énormes ensembles de données dans le cadre de vos workflows. Planifiez des importations de données, déclenchez des rapports ou alimentez d'autres applications avec des insights. Automatisez des analyses complexes sans code et étendez vos insights grâce à la plateforme flexible et payante de Latenode.
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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.
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Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Google Cloud BigQuery et Apifier
Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery à Apify à l'aide de Latenode ?
Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery à Apify sur Latenode, suivez ces étapes :
- Connectez-vous à votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez Google Cloud BigQuery et cliquez sur « Connecter ».
- Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery 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 Web récupérées à l’aide de BigQuery ?
Oui, c'est possible ! Latenode automatise le transfert de données et vous permet d'analyser les scrapings Apify directement dans Google Cloud BigQuery. Obtenez des insights plus rapidement, sans codage.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery à Apify ?
L'intégration de Google Cloud BigQuery avec Apify vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
- Stockage des données de commerce électronique récupérées dans un ensemble de données BigQuery à des fins d'analyse.
- Analyse du contenu du site Web pour les mots-clés SEO et les améliorations de classement.
- Suivi des tendances et des sentiments des médias sociaux à l'aide des données Apify dans BigQuery.
- Création de tableaux de bord personnalisés avec des données extraites et des mesures de veille économique.
- Automatisation des sauvegardes de données des résultats des acteurs Apify sur Google Cloud BigQuery.
Puis-je utiliser JavaScript pour transformer les données avant de les charger dans BigQuery ?
Oui, les blocs JavaScript de Latenode vous permettent de transformer les données Apify avant de les charger dans Google Cloud BigQuery, garantissant ainsi la qualité des données.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery et Apify sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- Les transferts de données volumineux depuis Apify peuvent entraîner des coûts Google Cloud BigQuery.
- Les transformations de données complexes peuvent nécessiter des connaissances avancées en JavaScript.
- Les temps d’exécution des acteurs Apify peuvent avoir un impact sur la durée globale du flux de travail.