Ferramenta de Saída do Google BigQuery

Uso do Ferramenta de Saída do Google BigQuery para gravar dados de Designer nas tabelas em Google BigQuery. Veja Google BigQuery para obter informações sobre limitações conhecidas. Mais informações sobre Google BigQuery podem ser encontradas no Documentação do Google Big Query site.

Ferramenta Gallery

Esta ferramenta não é instalada automaticamente com Designer. Para usar esta ferramenta, baixe-a da Alteryx Analytics Gallery.

Efetue login Google BigQuery

Você pode efetuar login Google BigQuery com credenciais de serviço a serviço ou de usuário final.

Use Serviço a serviço autenticação sobre Usuário final autenticação sempre que possível. Gerenciar chaves distintas para vários aplicativos autenticando para a mesma conta de serviço permite a revogação do acesso para um aplicativo específico sem exigir que outros aplicativos atualizem suas credenciais de autenticação.

Entre em contato com seu administrador do Google Cloud para obter ajuda com as suas Google BigQuery credenciais.

Autenticação de serviço a serviço

A autenticação de serviço a serviço requer um arquivo de conta de serviço do Google, também conhecido como um arquivo de chave JSON de conta de serviço.

Você pode obter um arquivo de chave JSON de conta de serviço no console do Google Cloud ou criar uma nova chave para uma conta de serviço existente. Mais informações sobre Google BigQuery podem ser encontradas no Documentação do Google Big Query site em criação e gerenciamento de chaves de conta de serviço.

No modo de autenticação, selecione Serviço a serviço.
Clique em Selecionar um arquivo para selecionar o arquivo da conta do Google Service.
Em Abrir arquivo, acesse e selecione o arquivo JSON que contém sua chave de conta de serviço do Google.

Ao selecionar o arquivo coloque o seu Google Cloud identificação da chave da conta de serviço e e-mail da conta de serviço, e, em seguida, mostra a configuração da entrada da tabela do BigQuery janela. Se seu arquivo principal for inválido, um erro é exibido.

Autenticação de usuário final

No Modo de autenticação, selecione Usuário final.
Insira o seu ID do cliente e Segredo do cliente.

Clique em Login.
Em Iniciar sessão com o Google, digite o seu e-mail do Google e senha e, em seguida, clique em Permitir para aprovar a permissão de acesso do conector Google BigQuery em seu nome.
Clique em Avançar.

Configure a ferramenta

Na Configuração de entrada da tabela BigQuery, clique em Selecionar tabela.
Selecione um projeto, expanda um conjunto de dados e selecione uma tabela BigQuery. Designer exibe as tabelas às quais você tem acesso.
Para atualizar os metadados, clique no ícone de atualização.
Depois de selecionar uma tabela, Designerexibe o identificador totalmente qualificado da tabela. Clique em Alterar tabelapara selecionar uma tabela diferente
Em Inserir tamanho do lote, selecione um tamanho de lote. Esse número especifica o número de linhas que serão gravadas na Google BigQuery tabela em cada chamada para o Inserir API. O Google define limites no número de solicitações de API por segundo, o número de linhas que podem ser inseridas por segundo e por solicitação, o tamanho das linhas a serem inseridas e o tamanho das solicitações HTTP.

Mais informações sobre limites e quotas podem ser encontradas no site da documentação de quotas e limites do Google BigQuery . Você também pode analisar os dados de streaming em documentação BigQuery para entender como seus dados serão inseridos na Google BigQuery tabela.
Executar o fluxo de trabalho

Saída de dados do seu fluxo de trabalho do designer para Google BigQuery fluxos de novas linhas para a tabela em BigQuery. Dados serão mantidos em um buffer de streaming temporário por até 90 minutos, enquanto processa a Google BigQuery conversão dos dados baseados em linha para armazenamento com base em coluna. Na maioria dos casos, os dados no buffer de streaming ainda estão disponíveis para consulta em segundos. No entanto, você não será capaz de ver os dados inseridos na guia de visualização do Google BigQuery console para a tabela até que os processos de extração estejam completos. Saiba mais sobre o buffer de streaming nesta postagem no blog do Google. Mais informações sobre a disponibilidade de dados transmitidos podem ser encontradas no site de documentação do Google BigQuery .