Introducción a las Herramientas para desarrolladores

BigQuery proporciona un conjunto de herramientas para desarrolladores que puedes usar para acceder a BigQuery en tu entorno de desarrollo, conectar BigQuery a aplicaciones externas y desarrollar soluciones integrales. Antes de usar estas herramientas, debes familiarizarte con los conceptos estándar de BigQuery, como el análisis y la organización de recursos.

Herramientas para acceder a BigQuery en tu entorno de desarrollo

Las APIs y las bibliotecas cliente de BigQuery son las herramientas principales para desarrolladores que permiten realizar solicitudes a BigQuery fuera de la consola deGoogle Cloud y la herramienta de línea de comandos de bq. Cuando accedes a BigQuery de esta manera, también debes proporcionar alguna forma de autenticación.

API

BigQuery ofrece APIs de REST y gRPC para interactuar de manera programática con sus diversos servicios. Las siguientes API están disponibles:

Bibliotecas cliente

Si bien puedes usar las APIs de BigQuery directamente con solicitudes al servidor, usar las bibliotecas cliente de BigQuery puede reducir significativamente la cantidad de código que debes escribir, ya que proporcionan simplificaciones en tus llamadas a la API de BigQuery. Los lenguajes compatibles con BigQuery son C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python y Ruby. Para probar una guía de inicio rápido de las bibliotecas cliente de BigQuery, consulta Consulta un conjunto de datos públicos con las bibliotecas cliente de BigQuery.

Autenticación

La autenticación es el proceso por el cual se confirma tu identidad a través del uso de credenciales. Cuando accedes a BigQuery en tu entorno de desarrollo, siempre se requiere una forma de autenticación. El método de autenticación más común para los desarrolladores de BigQuery son las credenciales predeterminadas de la aplicación, que encuentran automáticamente las credenciales según tu entorno. Para obtener más información sobre los principios generales de autenticación y otros métodos de autenticación, consulta Cómo autenticarse en BigQuery.

Herramientas para conectar BigQuery a aplicaciones externas

Hay varias herramientas de conexión personalizadas disponibles para ayudarte a incorporar las capacidades de BigQuery en aplicaciones de terceros.

MCP Toolbox for Databases

El Protocolo de contexto del modelo (MCP) es un protocolo abierto para conectar modelos de lenguaje grandes (LLM) a fuentes de datos, como BigQuery. La caja de herramientas de MCP para bases de datos conecta tu proyecto de BigQuery a varios entornos de desarrollo integrados (IDE) y herramientas para desarrolladores, lo que te permite crear agentes de IA más potentes con tus datos de BigQuery.

Controladores de ODBC y JDBC

Los controladores de conectividad abierta de bases de datos (ODBC) y de conectividad de bases de datos de Java (JDBC) conectan las aplicaciones a las bases de datos. Google se asoció con Simba para proporcionar controladores ODBC y JDBC para BigQuery, que puedes usar para crear aplicaciones de software independientes de la base de datos a través de la infraestructura y las herramientas que prefieras. El controlador JDBC para BigQuery desarrollado por Google también está disponible en versión preliminar.

Google Cloud para la extensión de Visual Studio Code

Si eres usuario de Visual Studio Code (VS Code), puedes usar la extensión deGoogle Cloud VS Code para ejecutar notebooks de BigQuery y obtener una vista previa de los conjuntos de datos de BigQuery desde tu entorno existente de VS Code.

Herramientas para desarrollar soluciones de extremo a extremo

A medida que creas soluciones complejas con BigQuery, Google te ofrece muchas formas de ayudarte, en especial, a través de muestras de código, capacidades de repositorio y espacio de trabajo, y una amplia variedad de integraciones de BigQuery.

Muestras de código

Las muestras de código de BigQuery proporcionan fragmentos para realizar tareas comunes en BigQuery, como crear tablas, enumerar conexiones, ver compromisos de capacidad y reservas, y cargar datos. Puedes usar estas muestras de código para comenzar a compilar soluciones más complejas.

Repositorios y espacios de trabajo

Puedes usar repositorios para controlar las versiones de los archivos que usas en BigQuery y puedes usar espacios de trabajo dentro de esos repositorios para editar código. BigQuery usa Git para registrar cambios y administrar versiones de archivos. Puedes usar las capacidades de Git integradas en BigQuery o conectarte a un repositorio de Git de terceros.

Servicios y herramientas integrados

Los siguientes servicios y herramientas de Google se integran con BigQuery y ofrecen capacidades adicionales para compilar soluciones:

  • Dataproc. Un servicio completamente administrado para ejecutar trabajos de Apache Hadoop y Apache Spark. Dataproc proporciona el conector de BigQuery, que permite que Hadoop y Spark procesen datos de BigQuery directamente.
  • Dataflow. Un servicio completamente administrado para ejecutar trabajos de Apache Beam a gran escala. El conector de E/S de BigQuery para Beam permite que las canalizaciones de Beam lean y escriban datos hacia y desde BigQuery.
  • Cloud Composer. Un servicio de programación de flujos de trabajo completamente administrado y basado en Apache Airflow. Los operadores de BigQuery permiten que los flujos de trabajo de Airflow administren conjuntos de datos y tablas, ejecuten consultas y validen datos.
  • Pub/Sub. Un servicio de mensajería asíncrono y escalable. Pub/Sub proporciona suscripciones a BigQuery, que puedes usar para escribir mensajes en una tabla de BigQuery existente a medida que se reciben.
  • Dataform. Un servicio para que los analistas de datos desarrollen, prueben, controlen versiones y programen flujos de trabajo de SQL complejos para transformar datos en BigQuery.
  • Módulo de Terraform de BigQuery. Un módulo para automatizar la creación de instancias y la implementación de tus conjuntos de datos y tablas de BigQuery.
  • Herramienta de línea de comandos de bq. Una herramienta de línea de comandos basada en Python para BigQuery.

Google también valida docenas de soluciones e integraciones de socios para BigQuery a través del programa Google Cloud Ready - BigQuery. Estos socios reconocidos cumplieron con un conjunto básico de requisitos para garantizar la compatibilidad con BigQuery.

¿Qué sigue?

  • Para obtener información sobre los recursos y los próximos eventos para desarrolladores de Google Cloud, visita el centro para desarrolladores.
  • Para obtener información sobre cómo otras empresas usan Google Cloud, consulta Nube de datos para ISV.