Crie uma função do Cloud Run que use o BigQuery para enviar uma consulta e devolver resultados.

Este tutorial mostra-lhe como escrever uma função HTTP do Cloud Run que envia uma consulta para o BigQuery.

Prepare a candidatura

  1. Clone o repositório da aplicação de exemplo para a sua máquina local:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

    Em alternativa, transfira o exemplo como um ficheiro ZIP e extraia-o.

  2. Altere para o diretório que contém o código de exemplo:

    cd nodejs-docs-samples/functions/v2/helloBigQuery

  3. Veja o exemplo de código. O exemplo envia uma consulta de palavras que ocorrem, pelo menos, 400 vezes no conjunto de dados especificado e devolve o resultado.

    // Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');

/**
 * HTTP Cloud Function that returns BigQuery query results
 *
 * @param {Object} req Cloud Function request context.
 * @param {Object} res Cloud Function response context.
 */
functions.http('helloBigQuery', async (req, res) => {
  // Define the SQL query
  // Queries the public Shakespeare dataset using named query parameter
  const sqlQuery = `
      SELECT word, word_count
            FROM \`bigquery-public-data.samples.shakespeare\`
            WHERE corpus = @corpus
            AND word_count >= @min_word_count
            ORDER BY word_count DESC`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    params: {corpus: 'romeoandjuliet', min_word_count: 400},
  };

  // Execute the query
  try {
    const [rows] = await bigquery.query(options);
    // Send the results
    res.status(200).send(rows);
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).send(`Error querying BigQuery: ${err}`);
  }
});

Implemente a função

Para implementar a função com um acionador HTTP:

  1. Execute o seguinte comando no diretório que contém o código de exemplo:

    gcloud run deploy FUNCTION \
   --source . \
   --function FUNCTION_ENTRYPOINT \
   --base-image BASE_IMAGE \
   --region REGION \
   --allow-unauthenticated

    Substituição:

    • FUNCTION com o nome da função que está a implementar, por exemplo, my-bigquery-function. Pode omitir este parâmetro por completo, mas é-lhe pedido o nome se o omitir.

    • FUNCTION_ENTRYPOINT com o ponto de entrada da sua função no código-fonte. Este é o código que o Cloud Run executa quando a sua função é executada. O valor desta flag tem de ser um nome de função ou um nome de classe totalmente qualificado que exista no seu código-fonte. O ponto de entrada que tem de especificar para a função de exemplo é helloBigQuery.

    • BASE_IMAGE com o ambiente de imagem base para a sua função, por exemplo, nodejs22. Para ver detalhes sobre as imagens base e os pacotes incluídos em cada imagem, consulte o artigo Imagens base de tempos de execução.

    • REGION com a Google Cloud região onde quer implementar a sua função. Por exemplo, europe-west1.

    Opcional:

    • Se estiver a criar uma função HTTP pública, por exemplo, um webhook, especifique a flag --allow-unauthenticated. Esta flag atribui a função de invocador da IAM do Cloud Run ao identificador especial allUser. Pode usar o IAM para editar esta definição mais tarde, depois de criar o serviço.

Teste a função

  1. Quando a implementação da função terminar, copie a propriedade uri.

  2. Visite este URI no seu navegador.

    Deve ver uma lista das palavras que correspondem aos critérios da consulta e quantas vezes cada palavra aparece no conjunto de dados de destino.