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

Neste tutorial, mostramos como escrever uma função do Cloud Run HTTP que envia uma consulta para o BigQuery.

Preparar o aplicativo

  1. Clone o repositório de aplicativos de exemplo na máquina local:

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

    Outra opção é fazer o download da amostra como um arquivo zip e extraí-la.

  2. Acesse o diretório que contém o exemplo de código:

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

  3. Confira o código de amostra. A amostra envia uma consulta para palavras que ocorrem pelo menos 400 vezes no conjunto de dados especificado e retorna 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}`);
  }
});

Implantar a função

Para implantar a função com um gatilho HTTP:

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

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

    Substitua:

    • FUNCTION com o nome da função que você está implantando, por exemplo, my-bigquery-function. É possível omitir esse parâmetro inteiramente, mas será solicitado o nome, se você omiti-lo.

    • FUNCTION_ENTRYPOINT: o ponto de entrada da função no código-fonte. Esse é o código que o Cloud Run executa quando é executada. O valor dessa sinalização precisa ser um nome de função ou de classe totalmente qualificada no código-fonte. O ponto de entrada que você precisa especificar para a função de exemplo é helloBigQuery.

    • BASE_IMAGE com o ambiente de imagem base da sua função, por exemplo, nodejs22. Para detalhes sobre as imagens de base e os pacotes incluídos em cada imagem, consulte Imagens de base dos ambientes de execução.

    • REGION com a Google Cloud região em que você quer implantar a função. Por exemplo, europe-west1.

    Opcional:

    • Se você estiver criando uma função HTTP pública, por exemplo, um webhook, especifique a flag --allow-unauthenticated. Essa flag atribui o papel de invocador do IAM do Cloud Run ao identificador especial allUser. É possível usar o IAM para editar essa configuração depois de criar o serviço.

Testar a função

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

  2. Acesse o URI no seu navegador.

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