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Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar
Crie um novo cenário para conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar
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 Google Cloud BigQuery (REST), acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Cloud BigQuery (REST) or Apificar será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Cloud BigQuery (REST) or Apificare selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Selecione os Google Cloud BigQuery (REST) nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Google Cloud BigQuery (REST)
Clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google Cloud BigQuery (REST) URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Apificar Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Cloud BigQuery (REST) nó, selecione Apificar da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Apificar.
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Apificar
Autenticar Apificar
Agora, clique no Apificar nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Apificar configurações. A autenticação permite que você use Apificar através do Latenode.
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar 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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Apificar
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Acionador no Webhook
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Cloud BigQuery (REST), Apificar, 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 Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar (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 Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar
Apify + Google Cloud BigQuery (REST) + Planilhas Google: Quando a execução de um ator do Apify é concluída, os dados são recuperados do conjunto de dados e inseridos em uma tabela do BigQuery. Em seguida, uma consulta é executada no BigQuery para resumir as principais métricas, e os resultados são adicionados como uma nova linha a uma Planilha Google para facilitar o monitoramento.
Google Cloud BigQuery (REST) + Apify + Slack: Quando uma nova linha é adicionada a uma tabela do BigQuery, o Apify coleta dados da web relacionados usando um ator específico. Os dados coletados são então resumidos e publicados em um canal designado do Slack.
Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar alternativas de integração
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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Sobre Apificar
Use o Apify no Latenode para extrair dados da web em escala para geração de leads, pesquisa de mercado e muito mais. O Apify cuida da coleta complexa de dados, enquanto o Latenode orquestra os dados: acione fluxos de trabalho, transforme resultados com IA e envie dados para qualquer aplicativo. Automatize ações na web de forma visual e acessível.
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Perguntas frequentes Google Cloud BigQuery (REST) e Apificar
Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Apify usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Apify no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud BigQuery (REST) e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery (REST) e Apify fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar dados de web scraping no BigQuery?
Sim, você pode! O Latenode facilita o envio dos dados coletados pela Apify para o Google Cloud BigQuery (REST) para análise, extraindo insights de dados da web com consultas avançadas.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery (REST) com o Apify?
A integração do Google Cloud BigQuery (REST) com o Apify permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Armazene dados coletados de sites diretamente em conjuntos de dados do BigQuery.
- Agende extrações e atualizações regulares de dados no BigQuery.
- Enriqueça os dados do BigQuery com resultados de web scraping em tempo real.
- Automatize fluxos de trabalho de análise de dados usando informações coletadas.
- Crie painéis visualizando dados coletados armazenados no BigQuery.
Como gerencio com segurança as credenciais do BigQuery no Latenode?
Os nós latentes protegem o armazenamento de credenciais e a criptografia para proteger suas credenciais do Google Cloud BigQuery (REST), garantindo a privacidade e a conformidade dos dados.
Há alguma limitação para a integração do Google Cloud BigQuery (REST) e do Apify no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Grandes transferências de dados podem estar sujeitas aos limites de taxa da API do BigQuery.
- Transformações complexas de dados podem exigir código JavaScript personalizado.
- A configuração inicial requer familiaridade com a autenticação do BigQuery.
