קבלת מקור נתונים

אחזור מידע על מקור נתונים ספציפי, כמו Google Ads או YouTube, שנתמך על ידי שירות העברת הנתונים ל-BigQuery.

דוגמת קוד

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.api.gax.rpc.NotFoundException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataSource;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataSourceName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import java.io.IOException;

public class GetDataSource {

  /**
   * Retrieves a data source definition by name.
   *
   * @param projectId The Google Cloud project ID (for example, "example-project-id").
   * @param dataSourceId The data source ID (for example, "google_cloud_storage").
   */
  public static void getDataSource(String projectId, String dataSourceId) {
    DataSourceName name = DataSourceName.ofProjectDataSourceName(projectId, dataSourceId);

    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      DataSource response = client.getDataSource(name);

      System.out.printf("Retrieved data source: %s%n", response.getName());
      System.out.printf("Display Name: %s%n", response.getDisplayName());
      System.out.printf("Description: %s%n", response.getDescription());
      System.out.printf("Client ID: %s%n", response.getClientId());
      System.out.printf("Supports custom schedule: %s%n", response.getSupportsCustomSchedule());
    } catch (NotFoundException err) {
      System.err.printf("error: data source '%s' not found: %s%n", name, err.getMessage());
    } catch (ApiException | IOException err) {
      System.err.printf("error: failed to get data source '%s': %s%n", name, err.getMessage());
    }
  }

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Node.js במדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של BigQuery Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

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

const client = new DataTransferServiceClient();

/**
 * Retrieves a supported data source and returns its settings.
 * This sample shows how to get a data source's details, to understand its parameters and capabilities before creating a transfer.
 *
 * @param {string} projectId The project ID to use, for example 'example-project-id'
 * @param {string} location The location to use, for example 'us-central1'
 * @param {string} dataSourceId The data source ID to use, for example 'google_cloud_storage'
 */
async function getDataSource(projectId, location, dataSourceId) {
  const name = client.projectLocationDataSourcePath(
    projectId,
    location,
    dataSourceId,
  );

  const request = {
    name,
  };

  try {
    const [dataSource] = await client.getDataSource(request);
    console.log(`Data source ${dataSource.name} retrieved:`);
    console.log(`  Display Name: ${dataSource.displayName}`);
    console.log(`  Description: ${dataSource.description}`);
    console.log(`  Data Source ID: ${dataSource.dataSourceId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.NOT_FOUND) {
      console.error(
        `Data source ${dataSourceId} not found in project ${projectId} in location ${location}.`,
      );
    } else {
      console.error(`Error getting data source ${dataSourceId}:`, err);
    }
  }
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Python במדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של BigQuery Python API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_datatransfer_v1

client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient()


def get_data_source(project_id: str, data_source_id: str) -> None:
    """Retrieves a data source definition by name.

    This sample shows how to get a data source definition, which includes its
    display name, description, and other properties.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        data_source_id: The data source ID, for example, 'google_cloud_storage'.
    """
    name = client.data_source_path(project=project_id, data_source=data_source_id)

    try:
        response = client.get_data_source(name=name)
        print(f"Retrieved data source: {response.name}")
        print(f"Display Name: {response.display_name}")
        print(f"Description: {response.description}")
        print(f"Client ID: {response.client_id}")
        print(f"Supports custom schedule: {response.supports_custom_schedule}")
    except google.api_core.exceptions.NotFound:
        print(f"Error: Data source '{name}' was not found.")

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , ראו דפדפן לדוגמה שלGoogle Cloud .