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Como conectar Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST)
Crie um novo cenário para conectar Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST)
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Amazon S3, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Amazon S3 or Google Cloud BigQuery (REST) será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Amazon S3 or Google Cloud BigQuery (REST)e selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Amazon S3 Node
Selecione os Amazon S3 nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Amazon S3
Configure o Amazon S3
Clique no Amazon S3 nó para configurá-lo. Você pode modificar o Amazon S3 URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Amazon S3 nó, selecione Google Cloud BigQuery (REST) da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google Cloud BigQuery (REST).
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Amazon S3
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Google Cloud BigQuery (REST)
Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)
Agora, clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google Cloud BigQuery (REST) configurações. A autenticação permite que você use Google Cloud BigQuery (REST) através do Latenode.
Configure o Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
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Amazon S3
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST) Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Acionador no Webhook
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Amazon S3
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Amazon S3, Google Cloud BigQuery (REST), e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST) a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST) (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST)
Amazon S3 + Planilhas Google: Quando um novo arquivo é carregado em um bucket do Amazon S3, seus metadados (nome, tamanho, etc.) são adicionados como uma nova linha em uma Planilha Google para facilitar análise e rastreamento.
Planilhas Google + Amazon S3: Quando uma nova linha é adicionada a uma Planilha Google, os dados dessa linha são usados para criar e carregar um novo arquivo em um bucket do Amazon S3.
Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integração
Sobre Amazon S3
Automatize o gerenciamento de arquivos do S3 dentro do Latenode. Acione fluxos em novos uploads, processe dados armazenados automaticamente e arquive arquivos antigos. Integre o S3 ao seu banco de dados, modelos de IA ou outros aplicativos. O Latenode simplifica fluxos de trabalho complexos do S3 com ferramentas visuais e opções de código para lógica personalizada.
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Sobre Google Cloud BigQuery (REST)
Automatize os fluxos de trabalho de dados do BigQuery no Latenode. Consulte e analise conjuntos de dados enormes diretamente em seus cenários de automação, dispensando o uso de SQL manual. Agende consultas, transforme resultados com JavaScript e direcione dados para outros aplicativos. Escale seu processamento de dados sem codificação complexa ou altas taxas por operação. Perfeito para relatórios, análises e automação de data warehouse.
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Perguntas frequentes Amazon S3 e Google Cloud BigQuery (REST)
Como posso conectar minha conta do Amazon S3 ao Google Cloud BigQuery (REST) usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Amazon S3 ao Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Amazon S3 e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Amazon S3 e do Google Cloud BigQuery (REST) fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso automatizar a transferência de dados do S3 para o BigQuery?
Sim, você pode! O editor visual do Latenode simplifica as transferências de dados, permitindo automatizar processos que normalmente exigiriam scripts complexos. Agende transferências regulares ou acione-as com base em eventos do S3.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Amazon S3 com o Google Cloud BigQuery (REST)?
A integração do Amazon S3 com o Google Cloud BigQuery (REST) permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Carregue dados do Amazon S3 no Google Cloud BigQuery para análise.
- Acione transformações de dados no BigQuery quando novos arquivos forem adicionados ao S3.
- Arquive os dados processados do BigQuery de volta no Amazon S3 para armazenamento de longo prazo.
- Crie pipelines de dados para processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar).
- Monitore os buckets do Amazon S3 e atualize as tabelas do BigQuery com base nas alterações dos arquivos.
Como o Latenode lida com grandes transferências de arquivos do Amazon S3?
O Latenode oferece suporte ao manuseio eficiente de arquivos grandes aproveitando o streaming e o processamento paralelo, garantindo uso mínimo de memória e tempos de transferência mais rápidos.
Há alguma limitação para a integração do Amazon S3 e do Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A configuração inicial requer credenciais válidas da AWS e do Google Cloud.
- As velocidades de transferência de dados estão sujeitas às limitações de largura de banda da rede.
- Transformações complexas de dados podem exigir codificação JavaScript no Latenode.
