Erstellen einer Google BigQuery-Quellverbindung mit der Flow Service-API

HINWEIS

Der Google BigQuery-Anschluss befindet sich in der Betaversion. Weitere Informationen zur Verwendung von Beta-gekennzeichneten Connectors finden Sie unter Sources overview.

Flow Service wird zur Erfassung und Zentralisierung von Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb von Adobe Experience Platform verwendet. Der Dienst stellt eine Benutzeroberfläche und eine RESTful-API bereit, über die alle unterstützten Quellen verbunden werden können.

In diesem Lernprogramm wird die API Flow Service verwendet, um Sie durch die Schritte zur Verbindung von Experience Platform mit Google BigQuery (im Folgenden "BigQuery" genannt) zu führen.

Erste Schritte

Dieses Handbuch setzt ein Verständnis der folgenden Komponenten von Adobe Experience Platform voraus:

  • Quellen: Experience Platform ermöglicht die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet Ihnen gleichzeitig die Möglichkeit, eingehende Daten mithilfe von Platform Diensten zu strukturieren, zu beschriften und zu verbessern.
  • Sandboxen: Experience Platform bietet virtuelle Sandboxes, die eine einzelne Platform Instanz in separate virtuelle Umgebung unterteilen, um Anwendungen für digitale Erlebnisse zu entwickeln und weiterzuentwickeln.

Die folgenden Abschnitte enthalten zusätzliche Informationen, die Sie benötigen, um eine erfolgreiche Verbindung mit BigQuery mithilfe der Flow Service-API herzustellen.

Erforderliche Anmeldedaten sammeln

Damit Flow Service BigQuery mit Platform verbinden kann, müssen Sie die folgenden OAuth 2.0-Authentifizierungswerte angeben:

Berechtigung Beschreibung
project Die Projekt-ID des Standardprojekts BigQuery, für das eine Abfrage erfolgen soll.
clientID Der ID-Wert, mit dem das Aktualisierungstoken generiert wird.
clientSecret Der zum Generieren des Aktualisierungstokens verwendete geheime Wert.
refreshToken Das Aktualisierungstoken, das von Google erhalten wird, mit dem der Zugriff auf BigQuery autorisiert wird.

Weitere Informationen zu diesen Werten finden Sie in diesem BigQuery-Dokument.

Lesen von Beispiel-API-Aufrufen

In diesem Tutorial wird anhand von Beispielen für API-Aufrufe die korrekte Formatierung von Anfragen aufgezeigt. Dazu gehören Pfade, erforderliche Kopfzeilen und ordnungsgemäß formatierte Anfrage-Payloads. Außerdem wird ein Beispiel für eine von der API im JSON-Format zurückgegebene Antwort bereitgestellt. Informationen zu den Konventionen, die in der Dokumentation für Beispiel-API-Aufrufe verwendet werden, finden Sie im Abschnitt zum Lesen von Beispiel-API-Aufrufen im Fehlerbehebungshandbuch für Experience Platform

Sammeln von Werten für erforderliche Kopfzeilen

Um Platform-APIs aufzurufen, müssen Sie zunächst das Authentifizierungs-Tutorial abschließen. Durch Abschluss des Authentifizierungs-Tutorials werden die Werte für die einzelnen erforderlichen Header in allen Experience Platform-API-Aufrufen bereitgestellt, wie unten dargestellt:

  • Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}

Alle Ressourcen in Experience Platform, einschließlich derjenigen, die zu Flow Service gehören, werden zu bestimmten virtuellen Sandboxen isoliert. Für alle Anforderungen an Platform-APIs ist ein Header erforderlich, der den Namen der Sandbox angibt, in der der Vorgang ausgeführt wird in:

  • x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

Bei allen Anfragen, die eine Payload enthalten (POST, PUT, PATCH), ist eine zusätzliche Medientyp-Kopfzeile erforderlich:

  • Content-Type: application/json

Verbindung erstellen

Eine Verbindung gibt eine Quelle an und enthält Ihre Anmeldeinformationen für diese Quelle. Pro BigQuery-Konto ist nur eine Verbindung erforderlich, da sie zum Erstellen mehrerer Datenflüsse verwendet werden kann, um verschiedene Daten einzubringen.

API-Format

POST /connections

Anfrage

Um eine BigQuery-POST zu erstellen, muss die eindeutige Verbindungs-ID als Teil der Verbindungsanforderung angegeben werden. Die Verbindungs-Spezifikations-ID für BigQuery ist 3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd.

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/connections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Google BigQuery connection",
        "description": "Google BigQuery connection",
        "auth": {
            "specName": "Basic Authentication",
            "type": "OAuth2.0",
            "params": {
                    "project": "{PROJECT}",
                    "clientId": "{CLIENT_ID},
                    "clientSecret": "{CLIENT_SECRET}",
                    "refreshToken": "{REFRESH_TOKEN}"
                }
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
            "version": "1.0"
        }
    }'
Eigenschaft Beschreibung
auth.params.project Die Projekt-ID des Standardprojekts BigQuery zur Abfrage. dagegen.
auth.params.clientId Der ID-Wert, mit dem das Aktualisierungstoken generiert wird.
auth.params.clientSecret Der Clientwert, der zum Generieren des Aktualisierungstokens verwendet wird.
auth.params.refreshToken Das Aktualisierungstoken, das von Google erhalten wird, mit dem der Zugriff auf BigQuery autorisiert wird.
connectionSpec.id Die Verbindungsspezifikation id Ihres BigQuery-Kontos, die im vorherigen Schritt abgerufen wurde.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt Details zur neu erstellten Verbindung zurück, einschließlich der eindeutigen Kennung (id). Diese ID ist erforderlich, um Ihre Daten im nächsten Lernprogramm zu untersuchen.

{
    "id": "6990abad-977d-41b9-a85d-17ea8cf1c0e4",
    "etag": "\"ca00acbf-0000-0200-0000-60149e1e0000\""
}

Nächste Schritte

In diesem Lernprogramm haben Sie eine BigQuery-Verbindung mit der Flow Service-API erstellt und den eindeutigen ID-Wert der Verbindung erhalten. Sie können diese Verbindungs-ID im nächsten Lernprogramm verwenden, um zu erfahren, wie Sie mit der Flow Service API🔗Datenbanken oder NoSQL-Systeme untersuchen.

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