Crie uma conexão

Cria um novo recurso de conexão. As conexões são usadas pelo BigQuery para executar consultas federadas em fontes de dados externas.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

• Anotar imagens com a função ML.ANNOTATE_IMAGE
• Criar e configurar uma conexão de recursos do Cloud
• Criar conjuntos de dados externos do Spanner
• Exportar dados para o Spanner (ETL reverso)
• Gerar embeddings de imagens usando a função AI.GENERATE_EMBEDDING
• Gerar dados estruturados usando a função AI.GENERATE_TABLE
• Gerar texto usando um modelo do Gemini e a função AI.GENERATE_TEXT
• Gerar texto usando a função AI.GENERATE_TEXT
• Gerar embeddings de texto usando a função AI.GENERATE_EMBEDDING
• Gerar embeddings de vídeo usando a função AI.GENERATE_EMBEDDING
• Analisar PDFs em um pipeline de geração aumentada por recuperação
• Processar documentos com a função ML.PROCESS_DOCUMENT
• Executar consultas federadas com o Data Boost
• Definir permissões para funções de IA generativa que chamam LLMs da Gemini Enterprise Agent Platform
• Transcrever arquivos de áudio com a função ML.TRANSCRIBE
• Traduzir texto com a função ML.TRANSLATE
• Ajustar um modelo usando seus dados
• Entender texto com a função ML.UNDERSTAND_TEXT
• Trabalhar com funções remotas
• Trabalhar com funções definidas pelo usuário em Python

Exemplo de código

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

Python

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros Google Cloud produtos, consulte a Google Cloud pesquisa de exemplos de código.