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Outil de sortie Google BigQuery

Version:
2023.1
Last modified: March 31, 2022

Utilisez l'outil Sortie Google BigQuery pour écrire des données de Designer dans les tables Google BigQuery. Consultez la section Google BigQuery pour plus d'informations sur les limitations connues. 

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Configurer l'outil

Se connecter à Google BigQuery - Mode d'authentification

Vous pouvez vous connecter à Google BigQuery avec les identifiants Service-à-Service ou Utilisateur final.

Utilisez l'authentification Service-à-Service plutôt que l'authentification Utilisateur final lorsque cela est possible. La gestion de clés distinctes pour plusieurs applications qui s'authentifient pour le même compte de service permet la révocation de l'accès pour une application spécifique sans exiger que les autres applications mettent à jour leurs informations d'identification d'authentification.

Contactez votre administrateur Google Cloud pour obtenir de l'aide avec vos identifiants Google BigQuery.

Authentification Service-à-Service

L'authentification Service-à-Service nécessite un fichier de compte de service Google, également appelé fichier de clé JSON de compte de service.

Vous pouvez obtenir un fichier de clé JSON de compte de service à partir de la console Google Cloud ou vous pouvez créer une nouvelle clé pour un compte de service existant. Vous trouverez plus d'informations sur Google BigQuery sur le site de documentation de Google BigQuery, dans la section Créer et gérer les clés de comptes de service.

  1. Dans la liste déroulante Authentification, sélectionnez Service-à-Service.
  2. Cliquez sur Sélectionner un fichier pour choisir le fichier de votre compte de service Google.
  3. Dans la fenêtre contextuelle Ouvrir le fichier, sélectionnez le fichier JSON qui contient votre clé de compte de service Google. La sélection du fichier permet de saisir votre ID de clé de compte de service Google Cloud et l'adresse e-mail de votre compte de service.
  4.  Cliquez sur le bouton Sélectionner une table pour afficher la fenêtre Configuration de sortie d'une table BigQuery, puis sélectionnez une table BigQuery. Sélectionnez la liste déroulante du menu de votre projet. 

    Si votre fichier de clé n'est pas valide, une erreur s'affiche via l'outil de votre canevas, ce qui vous empêche d'exécuter votre workflow.

     

  5. Sélectionnez votre table dans la liste déroulante du menu du projet. Dans Sélectionner un mode de sortie de table, les options comprennent...
    1. Ajout existant : s'ajoute à une table existante.
    2. Écraser la table (supprimer) : supprime définitivement la table existante et crée une nouvelle table avec le même nameAppend dans une autre table existante. En sélectionnant une table, votre table existante sera abandonnée puis écrasée.
  6. Dans Insérer la taille du lot, sélectionnez la taille des données que vous souhaitez regrouper. Ce numéro spécifie le nombre de lignes qui seront écrites dans la table Google BigQuery à chaque appel de l'API d'insertion.

    Google définit les limites du nombre de demandes d'API par seconde, le nombre de lignes pouvant être insérées par seconde et par demande, la taille des lignes à insérer et la taille des requêtes HTTP.

Authentification de l'utilisateur final

  1. En Mode authentification, sélectionnez Utilisateur final.
  2. Saisissez votre Identifiant client et votre Secret de client.
  3. Sélectionnez Se connecter.
  4. Dans Connexion à Google, entrez votre e-mail et votre mot de passe Google, puis cliquez sur Autoriser pour permettre au connecteur d'accéder à Google BigQuery pour vous.
    1. Saisissez à nouveau votre adresse e-mail pour vous connecter à Alteryx, puis sélectionnez Suivant.
    2. Entrez votre mot de passe et sélectionnez Se connecter.
    3. Sélectionnez l'option Avancé, puis sélectionnez le lien Alteryx.
  5. Sélectionnez Suivant.

À partir de la version 3.0 de l'outil Sortie Google BigQuery, l'API de chargement par lots est utilisée pour envoyer des fichiers JSON dans BigQuery à partir d'Alteryx. Pour plus d'informations, consultez la documentation Google BigQuery.

Notez que le temps de chargement peut varier en fonction de l'utilisation de BigQuery à ce moment. Le workflow qui écrit la sortie vers BigQuery se termine une fois que les données sont indexées dans la table, et non une fois que les fichiers JSON sont transférés dans BigQuery. Consultez la documentation Google BigQuery pour découvrir les erreurs reçues. 

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