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Flow Service API를 사용하여 Google BigQuery을(를) Experience Platform에 연결

마지막 업데이트: 2025년 4월 4일

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중요

Google BigQuery 소스는 Real-Time Customer Data Platform Ultimate을 구매한 사용자가 소스 카탈로그에서 사용할 수 있습니다.

Flow Service API를 사용하여 Google BigQuery 데이터베이스를 Adobe Experience Platform에 연결하는 방법에 대해 알아보려면 이 안내서를 참조하십시오.

시작하기

이 안내서를 사용하려면 Experience Platform의 다음 구성 요소에 대해 이해하고 있어야 합니다.

소스: Experience Platform을 사용하면 Experience Platform 서비스를 사용하여 들어오는 데이터를 구조화하고 레이블을 지정하고 향상시키는 기능을 제공하는 동시에 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
샌드박스: Experience Platform은 단일 Experience Platform 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하여 디지털 경험 애플리케이션을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되는 가상 샌드박스를 제공합니다.

Experience Platform API 사용

Experience Platform API를 성공적으로 호출하는 방법에 대한 자세한 내용은 Experience Platform API 시작에 대한 안내서를 참조하십시오.

필요한 자격 증명 수집

Google BigQuery 자격 증명을 검색하는 자세한 단계는 Google BigQuery 인증 안내서를 참조하십시오.

Azure에서 Google BigQuery을(를) Experience Platform에 연결

Google BigQuery 소스를 Azure의 Experience Platform에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 아래 단계를 참조하세요.

Azure의 Experience Platform에서 Google BigQuery에 대한 기본 연결 만들기

기본 연결은 소스의 인증 자격 증명, 연결의 현재 상태 및 고유한 기본 연결 ID를 포함하여 소스와 Experience Platform 간에 정보를 유지합니다. 기본 연결 ID를 사용하면 소스 내에서 파일을 탐색 및 탐색하고 데이터 유형 및 형식에 대한 정보를 포함하여 수집할 특정 항목을 식별할 수 있습니다.

기본 연결 ID를 만들려면 Google BigQuery 인증 자격 증명을 요청 매개 변수의 일부로 제공하는 동안 /connections 끝점에 대한 POST 요청을 만듭니다.

API 형식

POST /connections

요청

다음 요청은 기본 인증을 사용하여 Google BigQuery에 대한 기본 연결을 만듭니다.

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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Google BigQuery connection with basic authentication",
        "description": "Google BigQuery connection with basic authentication",
        "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"
        }
    }'

속성

설명

auth.params.project

쿼리할 기본 Google BigQuery 프로젝트의 프로젝트 ID. 에 대해.

auth.params.clientId

새로 고침 토큰을 생성하는 데 사용되는 ID 값입니다.

auth.params.clientSecret

새로 고침 토큰을 생성하는 데 사용되는 클라이언트 값입니다.

auth.params.refreshToken

Google BigQuery에 대한 액세스를 승인하는 데 사용되는 Google에서 얻은 새로 고침 토큰입니다.

connectionSpec.id

Google BigQuery 연결 사양 ID: 3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd.

응답

응답이 성공하면 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 연결의 세부 정보가 반환됩니다. 이 ID는 다음 자습서에서 데이터를 탐색하는 데 필요합니다.

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

요청

다음 요청은 서비스 인증을 사용하여 Google BigQuery에 대한 기본 연결을 만듭니다.

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
      "name": "Google BigQuery base connection with service account",
      "description": "Google BigQuery connection with service account",
      "auth": {
          "specName": "Service Authentication",
          "params": {
                  "projectId": "{PROJECT_ID}",
                  "keyFileContent": "{KEY_FILE_CONTENT},
                  "largeResultsDataSetId": "{LARGE_RESULTS_DATASET_ID}"
              }
      },
      "connectionSpec": {
          "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
          "version": "1.0"
      }
  }'

속성

설명

auth.params.projectId

쿼리할 기본 Google BigQuery 프로젝트의 프로젝트 ID. 에 대해.

auth.params.keyFileContent

서비스 계정을 인증하는 데 사용되는 키 파일입니다. Base64에서 키 파일 콘텐츠를 인코딩해야 합니다.

auth.params.largeResultsDataSetId

(선택 사항) 큰 결과 집합에 대한 지원을 사용하도록 설정하는 데 필요한 미리 만들어진 Google BigQuery 데이터 집합 ID입니다.

응답

응답이 성공하면 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 연결의 세부 정보가 반환됩니다. 이 ID는 다음 자습서에서 데이터를 탐색하는 데 필요합니다.

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

Amazon Web Services(AWS)의 Experience Platform에 Google BigQuery 연결

Google BigQuery 데이터베이스를 AWS의 Experience Platform에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 아래 단계를 참조하십시오.

AWS의 Experience Platform에서 Google BigQuery에 대한 기본 연결 만들기

AVAILABILITY

이 섹션은 Amazon Web Services(AWS)에서 실행되는 Experience Platform 구현에 적용됩니다. AWS에서 실행되는 Experience Platform은 현재 제한된 수의 고객이 사용할 수 있습니다. 지원되는 Experience Platform 인프라에 대한 자세한 내용은 Experience Platform 멀티 클라우드 개요를 참조하세요.

API 형식

POST /connections

요청

다음 요청은 Google BigQuery을(를) AWS의 Experience Platform에 연결하기 위한 기본 연결을 만듭니다.

예를 보려면 선택

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
      "name": "Google BigQuery base connection on AWS",
      "description": "Google BigQuery base connection on AWS",
      "auth": {
          "specName": "Service Authentication",
          "params": {
                  "projectId": "{PROJECT_ID}",
                  "keyFileContent": "{KEY_FILE_CONTENT},
                  "datasetId": "{DATASET_ID}"
      },
      "connectionSpec": {
          "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
          "version": "1.0"
      }
  }'

속성

설명

auth.params.projectId

쿼리할 기본 Google BigQuery 프로젝트의 프로젝트 ID. 에 대해.

auth.params.keyFileContent

서비스 계정을 인증하는 데 사용되는 키 파일입니다. Base64에서 키 파일 콘텐츠를 인코딩해야 합니다.

auth.params.datasetId

Google BigQuery 소스에 해당하는 데이터 세트 ID입니다. 이 ID는 데이터 테이블이 있는 위치를 나타냅니다.

응답

응답이 성공하면 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 연결의 세부 정보가 반환됩니다. 다음 자습서에서 저장소를 탐색하려면 이 ID가 필요합니다.

예를 보려면 선택

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

다음 단계

이 자습서에 따라 Flow Service API를 사용하여 Google BigQuery 기본 연결을 만들었습니다. 다음 자습서에서 이 기본 연결 ID를 사용할 수 있습니다.

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