Recuperare un'origine dati

Recupera le informazioni per un'origine dati specifica, ad esempio Google Ads o YouTube, supportata da BigQuery Data Transfer Service.

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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.")

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