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Sumário

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  1. Prefácio
  2. Entendendo Domínios
  3. Gerenciando Sua Conta
  4. Usando o Informatica Administrator
  5. Usando a Exibição Domínio
  6. Gerenciamento de Domínio
  7. Nós
  8. Alta Disponibilidade
  9. Conexões
  10. Propriedades de Conexão
  11. Agendamentos
  12. Exportação e importação do objeto de domínio
  13. Gerenciamento de licenças
  14. Monitoramento
  15. Gerenciamento de Logs
  16. Relatórios de domínio
  17. Diagnóstico de nó
  18. Noções Básicas de Globalização
  19. Apêndice A: Páginas de Códigos
  20. Apêndice B: Funções personalizadas
  21. Apêndice C: Conectividade da Plataforma Informatica
  22. Apêndice D: Configurar o Navegador da Web

Guia do Administrador

Guia do Administrador

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Propriedades de conexão do Google BigQuery

Propriedades de conexão do Google BigQuery

Ao configurar uma conexão do Google BigQuery, você deve configurar as propriedades da conexão.
A ordem das propriedades da conexão pode variar dependendo da ferramenta com a qual você as exibe.
A seguinte tabela descreve as propriedades de conexão do Google BigQuery:
Propriedade
Descrição
ID da Conta de Serviço
Especifica o valor de client_email presente no arquivo JSON que você baixa depois de criar uma conta de serviço no Google BigQuery.
Chave da Conta de Serviço
Especifica o valor de private_key presente no arquivo JSON que você baixa depois de criar uma conta de serviço no Google BigQuery.
Modo de conexão
O modo que você deseja usar para ler ou gravar dados no Google BigQuery.
Selecione um dos seguintes modos de conexão:
  • Simples. Nivela cada campo dentro do campo Tipo de dados do registro como um campo separado no mapeamento.
  • Híbrido. Exibe todos os campos de nível superior na tabela do Google BigQuery, incluindo os campos Tipo de dados do registro. O PowerExchange for Google BigQuery exibe o campo Tipo de dados de registro de nível superior como um único campo do tipo de dados String no mapeamento.
  • Complexo. Exibe todas as colunas na tabela do Google BigQuery como um único campo do tipo de dados String no mapeamento.
O padrão é Simples.
Caminho do Arquivo de Definição do Esquema
Especifica um diretório na máquina do cliente, na qual o deve criar um arquivo JSON com o esquema de amostra da tabela do Google BigQuery. O nome de arquivo JSON é o mesmo que o nome da tabela do Google BigQuery.
Como alternativa, você pode especificar um caminho de armazenamento no Google Cloud Storage, no qual o deve criar um arquivo JSON com o esquema de amostra da tabela do Google BigQuery. Você pode baixar o arquivo JSON do caminho de armazenamento especificado no Google Cloud Storage para uma máquina local.
ID do Projeto
Especifica o valor de project_id presente no arquivo JSON que você baixa depois de criar uma conta de serviço no Google BigQuery.
Se você criou vários projetos com a mesma conta de serviço, insira a ID do projeto que contém o conjunto de dados ao qual você deseja se conectar.
Caminho de Armazenamento
Esta propriedade se aplica quando você lê ou grava grandes volumes de dados.
Caminho no Google Cloud Storage, em que o cria um arquivo temporário local para armazenar os dados temporariamente.
Você pode inserir o nome do bucket ou o nome do bucket e o nome da pasta.
Por exemplo, insira
gs://<bucket_name>
 ou
gs://<bucket_name>/<folder_name>
ID do conjunto de dados
Não aplicável ao PowerExchange for Google BigQuery.
Usar SQL herdado para consulta personalizada
Não aplicável ao PowerExchange for Google BigQuery.
Nome do Conjunto de Dados para Consulta Personalizada
Não aplicável ao PowerExchange for Google BigQuery.
ID da Região
O nome da região em que o conjunto de dados do Google BigQuery reside.
Por exemplo, se você deseja se conectar a um conjunto de dados do Google BigQuery que reside na região de Las Vegas, especifique
us-west4
 como o
ID da Região
.
Na propriedade de conexão
Caminho de Armazenamento
, verifique se você especificou um nome de bucket ou nome do bucket e da pasta que resida na mesma região que o conjunto de dados no Google BigQuery.
Para obter mais informações sobre as regiões com suporte pelo Google BigQuery, consulte a seguinte documentação do Google BigQuery:https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations