Análise de Dados e Consultas
Google BigQuery
Descrição
O componente Google BigQuery permite conectar sistemas ao BigQuery, possibilitando a ingestão de dados, a execução de consultas e a exportação de resultados para outros sistemas.
O componente Google BigQuery funciona exclusivamente como producer, o que significa que ele não permite a execução de consultas no BigQuery, apenas a inserção de dados. |
Exemplo
O fluxo abaixo recebe dados via requisição POST, processa-os e envia para o Google BigQuery, com conversões de formato JSON durante o processo. Veja os steps:
-
O fluxo começa com uma requisição REST POST.
-
Os dados recebidos são convertidos de JSON (
marshal
) para um formato interno utilizando a biblioteca Jackson. -
Os dados são enviados para o Google BigQuery, na tabela
employees
do datasetpoc_bigquery
, no projetoregistry-ipaas-testing
. -
A chave da conta de serviço
key.json
é usada para autenticar a requisição. -
Os dados são convertidos novamente (
unmarshal
) para o formato JSON utilizando a biblioteca Jackson, após o processamento.
O componente Google BigQuery recebe como entrada um "List" ou "Map", o que torna necessário o uso do EIP "unmarshal" para realizar a conversão dos dados para o formato adequado. |
Script |
Diagrama |
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Google BigQuery SQL Standard
Descrição
O componente Google BigQuery SQL Standard permite conectar sistemas ao BigQuery, possibilitando a ingestão de dados, a execução de consultas e a exportação de resultados para outros sistemas.
A implementação atual suporta apenas instruções DML padrão do SQL. O BigQuery Data Manipulation Language (DML) permite atualizar, inserir e excluir dados das tabelas no BigQuery. O componente não permite o uso do SELECT. |
Exemplo
No exemplo abaixo, o fluxo exclui dados de uma tabela no Google BigQuery quando uma requisição GET é recebida. Veja os steps:
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O fluxo começa com uma requisição REST GET.
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Uma consulta SQL DELETE é executada no Google BigQuery para excluir todos os registros da tabela
employees
. -
A chave da conta de serviço
key.json
é usada para autenticar a operação no Google BigQuery. -
Os dados são convertidos para o formato JSON utilizando a biblioteca Jackson, após a execução da consulta SQL.
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Diagrama |
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