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Ferramenta de Saída do Google BigQuery

Versão:
2022.3
Last modified: March 31, 2022

Use a ferramenta Saída do Google BigQuery para gravar dados do Designer nas tabelas do Google BigQuery. Consulte o Google BigQuery para obter informações sobre limitações conhecidas. 

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Esta ferramenta não é instalada automaticamente com oDesigner. Para usá-la, faça o download na Comunidade Alteryx

Configurar a ferramenta

Faça login no Google BigQuery – Modo de autenticação

Você pode fazer login no Google BigQuery com credenciais de Serviço a serviço ou Usuário final.

Use a autenticação Serviço a serviço sobre a autenticaçãoUsuário final 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 suas credenciais do Google BigQuery.

Autenticação Serviço a serviço

A autenticação Serviço a serviço requer um Arquivo de conta de serviço do Google, também conhecido como 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 o Google BigQuery podem ser encontradas no site de Documentação do Google Big Query na criação e Gerenciamento de chaves de conta de serviço.

  1. No menu suspenso Autenticação selecione Serviço a serviço.
  2. Clique no botão Selecionar um arquivo para selecionar o arquivo da conta de serviço do Google.
  3. Na janela pop-up Abrir arquivo, selecione o arquivo JSON que contém sua chave de conta de serviço do Google. Ao selecionar o arquivo, o ID da chave de conta de serviço do Google Cloud e o e-mail da conta de Serviço são inseridos.
  4.  Clique no botão Selecionar tabela para exibir a janela Configuração de saída da tabela do BigQuery, depois selecione uma tabela do BigQuery. Selecione o menu suspenso do projeto. 

    Se o arquivo de chave for inválido, um erro será exibido com a ferramenta na tela, impedindo que você execute o fluxo de trabalho.

     

  5. Selecione sua tabela no menu suspenso do projeto. Em Selecionar modo de saída da tabela, as opções incluem:
    1. Acrescentar existente – Acrescenta a um arquivo existente.
    2. Substituir tabela (soltar) – Solta a tabela existente e cria uma nova tabela com o mesmo nameAppend para outra tabela existente. Ao selecionar uma tabela, sua tabela existente será descartada e substituída.
  6. Em Inserir tamanho do lote, selecione o tamanho dos dados que deseja colocar em lote. Esse número especifica a quantidade de linhas que serão gravadas na tabela do Google BigQuery em cada chamada para inserir a API.

    O Google define limites para o 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.

Autenticação de usuário final

  1. No Modo de autenticação, selecione Usuário final.
  2. Insira o seu ID do cliente e Segredo do cliente.
  3. Selecione Login.
  4. Em Entrar com o Google, digite seu e-mail do Google e a senha e, em seguida, clique em Permitir para aprovar a permissão do conector para acessar o Google BigQuery em seu nome.
    1. Digite seu endereço de e-mail novamente para entrar no Alteryx e selecione Avançar.
    2. Digite sua senha e selecione Entrar.
    3. Selecione a opção Avançado e, em seguida, selecione o link Alteryx.
  5. Selecione Próximo.

A partir da versão 3.0.0 da Saída do Google BigQuery, a API de Carregamento em lote é usada para enviar arquivos JSON para o BigQuery a partir do Alteryx. Consulte a documentação do Google BigQuery para obter mais informações.

Observe que o tempo de carregamento pode variar dependendo do uso do BigQuery no momento. Uma saída de gravação do fluxo de trabalho para o BigQuery será concluída quando os dados forem indexados na tabela, e não quando os arquivos JSON forem enviados para o BigQuery. Consulte a documentação do Google BigQuery para ver se há erros recebidos. 

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