Extraia dados de uma API e salve no BigQuery.
- IAM para criar a conta de serviço.
- Cloud Function para extrair dados da API.
- Cloud Build para versionar a Cloud Function.
- Cloud Storage para armazenar os dados antes de enviá-los para o BigQuery.
- BigQuery para armazenar os dados finais.
- Cloud Scheduler para automatizar a execução da Cloud Function.
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Etapa 0: Criando a Service Account
Crie uma conta de serviço para permitir a autenticação e autorização das operações necessárias. Esta conta de serviço será usada para testar localmente na sua máquina.
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Etapa 1: Versionar usando o Cloud Build
Configure o Cloud Build para versionar o código da Cloud Function. Esta etapa é crucial para automatizar as modificações no código da Cloud Function, facilitando o processo de testes e atualizações.
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Etapa 2: Extrair dados da API
Desenvolva a Cloud Function para realizar a extração dos dados da API especificada.
Certifique-se de que a função está corretamente configurada para lidar com a autenticação da API e o tratamento de dados.
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Etapa 3: Salvar no Cloud Storage
Configure a Cloud Function para salvar os dados extraídos no Cloud Storage.
Utilize o Cloud Storage como uma etapa intermediária para garantir que os dados estão disponíveis e seguros antes de serem enviados para o BigQuery.
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Etapa 4: Salvar no BigQuery
Processe e transfira os dados do Cloud Storage para o BigQuery.
Garanta que os dados estão organizados e formatados corretamente para análise no BigQuery.
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Etapa 5: Automatização com Cloud Scheduler
Utilize o Cloud Scheduler para automatizar a execução periódica da Cloud Function.
Configure a frequência e os horários de execução conforme necessário para manter os dados atualizados no BigQuery.