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Google BigQuery Output Tool Icon Google BigQuery-Ausgabe-Tool

Verwenden Sie das Google BigQuery-Ausgabe-Tool, um Daten aus Designer in Tabellen in Google BigQuery zu schreiben. Informationen zu bekannten Einschränkungen finden Sie hier: Google BigQuery .

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Wichtig

Das Google BigQuery-Ausgabe-Tool ist veraltet. Sie können weiterhin das  Eingabedaten-Tool verwenden, um eine Verbindung zu Google BigQuery herzustellen.

Tool-Konfiguration

Anmelden bei Google BigQuery – Authentifizierungsmodus

Die Anmeldung bei Google BigQuery ist mit Service-to-Service- oder Endnutzer-Anmeldedaten möglich.

Verwenden Sie wann immer möglich die Dienst-zu-Dienst -Authentifizierung anstatt der Endbenutzer -Authentifizierung. Die Verwaltung unterschiedlicher Schlüssel für verschiedene Anwendungen, die sich für dasselbe Dienstkonto authentifizieren, ermöglicht den Widerruf des Zugriffs für eine spezifische Anwendung, ohne dass die anderen Anwendungen ihre Authentifizierungsdaten aktualisieren müssen.

Anmerkung

Wenden Sie sich an Ihren Google Cloud-Administrator, wenn Sie Hilfe mit Ihren Google BigQuery-Anmeldedaten benötigen.

Service-to-Service-Authentifizierung

Anmerkung

Für die Service-to-Service-Authentifizierung ist eine Google-Service-Account-Datei erforderlich, die auch als Dienstkonto-JSON-Schlüsseldatei bezeichnet wird.

Sie können eine Dienstkonto-JSON-Schlüsseldatei von der Google Cloud Console erhalten oder Sie können einen neuen Schlüssel für ein bestehendes Dienstkonto erstellen. Weitere Informationen zu Google BigQuery finden Sie auf der Google Big Query-Dokumentation -Website im Bereich Dienstkontoschlüssel erstellen und verwalten.

  1. Wählen Sie im Dropdown-Menü Authentifizierung die Option Dienst-zu-Dienst .

  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Datei auswählen , um Ihre Google-Dienstkontodatei auszuwählen.

  3. Wählen Sie im Popup-Fenster „Datei öffnen“ die JSON-Datei, die Ihren Google-Dienstkontoschlüssel enthält. Durch die Auswahl der Datei werden Ihre Google-Cloud-Dienstkonto-ID und Dienstkonto-E-Mail-Adresse eingegeben.

  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Tabelle auswählen , um das Fenster für die Konfiguration der BigQuery-Tabellenausgabe anzuzeigen, und wählen Sie anschließend eine BigQuery-Tabelle aus. Wählen Sie das Dropdown-Menü Ihres Projekts.

    Anmerkung

    Wenn Ihre Schlüsseldatei ungültig ist, wird ein Fehler mit dem Tool auf Ihrem Canvas angezeigt, der Sie daran hindert, Ihren Workflow auszuführen.

  5. Wählen Sie Ihre Tabelle im Dropdown-Menü des Projekts aus. Unter Tabellenausgabemodus auswählen stehen folgende Optionen zur Verfügung:

    1. Vorhandene anhängen : an eine vorhandene Tabelle anhängen.

    2. Tabelle überschreiben (verwerfen) : die vorhandene Tabelle verwerfen und eine neue Tabelle mit dem gleichen nameAppend zu einer bestehenden Tabelle hinzufügen. Wenn Sie eine Tabelle auswählen, wird Ihre vorhandene Tabelle verworfen und überschrieben.

  6. Unter Batch-Größe eingeben können Sie die Größe der Daten, die Sie zu einem Batch zusammenfügen möchten, auswählen. Diese Zahl gibt die Anzahl der Zeilen an, die bei jedem Aufruf zum Einfügen der API in die Google BigQuery-Tabelle geschrieben wird.

    Anmerkung

    Google setzt Grenzen für die Anzahl der API-Anfragen pro Sekunde, die Anzahl der Zeilen, die pro Sekunde und pro Anfrage eingefügt werden können, die Größe der Zeilen, die eingefügt werden sollen, und die Größe der HTTP-Anfragen.

Endbenutzer-Authentifizierung

  1. Wählen Sie in Authentifizierungsmodus Endbenutzer aus.

  2. Geben Sie Ihre Client-ID und Ihren geheimen Client-Schlüssel ein.

  3. Wählen Sie Anmelden .

  4. Geben Sie in Mit Google anmelden Ihre Google-E-Mail-Adresse und Ihr Kennwort ein und klicken Sie dann auf Zulassen , um die Zugriffsgenehmigung des Konnektors auf Google BigQuery in Ihrem Namen zu erteilen.

    1. Geben Sie erneut Ihre E-Mail-Adresse für die Alteryx-Anmeldung ein und wählen Sie anschließend Weiter .

    2. Geben Sie Ihr Kennwort ein und wählen Sie Anmelden aus.

    3. Wählen Sie die Option Erweitert und anschließend den Alteryx -Link.

  5. Wählen Sie Weiter .

Ab Google BigQuery-Ausgabe Version 3.0.0 wird die Batch-Lade-API verwendet, um JSON-Dateien von Alteryx nach BigQuery zu verschieben. Weitere Informationen finden Sie in der Google BigQuery-Dokumentation .

Beachten Sie, dass die Ladezeit je nach Auslastung von BigQuery variieren kann. Ein Workflow, der die Ausgabe in BigQuery schreibt, ist abgeschlossen, wenn die Daten in der Tabelle indiziert sind, nicht, wenn die JSON-Dateien nach BigQuery verschoben wurden. Informationen zu Fehlermeldungen finden Sie in der Google BigQuery-Dokumentation .

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