Erstellt eine neue Verbindungsressource. Verbindungen werden von BigQuery verwendet, um föderierte Abfragen für externe Datenquellen auszuführen.
Weitere Informationen
Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:
- Cloud-Ressourcenverbindung erstellen und einrichten
- Externe Spanner-Datasets erstellen
- Daten nach Spanner exportieren (Reverse ETL)
- Bild-Embeddings mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
- Strukturierte Daten mit der Funktion AI.GENERATE_TABLE generieren
- Text über ein Gemini-Modell und die Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren
- Text mit der Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren
- Texteinbettungen mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
- Text mit der Funktion AI.GENERATE generieren
- Videoeinbettungen mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
- Dokumente mit der Funktion ML.PROCESS_DOCUMENT verarbeiten
- Föderierte Abfragen mit Data Boost ausführen
- Berechtigungen für Funktionen mit generativer KI festlegen, die LLMs der Gemini Enterprise Agent Platform aufrufen
- Audiodateien mit der Funktion ML.TRANSCRIBE transkribieren
- Text mit der ML.TRANSLATE-Funktion übersetzen
- Text mit der Funktion ML.UNDERSTAND_TEXT verstehen
- Mit Remote-Funktionen arbeiten
- Mit benutzerdefinierten Funktionen in Python arbeiten
Codebeispiel
Java
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.
Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.
Node.js
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.
Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.
Python
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.
Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.
Nächste Schritte
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