Erste Schritte bei der Authentifizierung

Durch die Verwendung der Standardanmeldedaten für Anwendungen kann sich eine Anwendung mithilfe von Dienstkonto-Anmeldedaten beim Zugriff auf Google BigQuery-Ressourcen identifizieren.

Vorbereitung

Standardanmeldedaten für Anwendungen

Clientbibliotheken können Standardanmeldedaten der Anwendung für ein leichtes Authentifizieren mit Google APIs verwenden sowie für das Senden von Anfragen an diese. Sie können mit den Standardanmeldedaten der Anwendung lokal testen und sie ohne Änderungen am zugrunde liegenden Code bereitstellen. Weitere Informationen, einschließlich Beispielcodes, siehe Autorisierungsleitfaden für Google Cloud Platform.

Wenn Sie ein Dienstobjekt mit den BigQuery-Clientbibliotheken erstellen und keine expliziten Anmeldeinformationen eingeben, wird Ihre Anwendung mit den Standardanmeldedaten für Anwendungen authentifiziert.

C#

Lesen Sie die Anleitung zur Einrichtung von C# unter BigQuery-Schnellstart: Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCreateDataset
{
    public BigQueryDataset CreateDataset(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "US"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var createDatasetOptions = new CreateDatasetOptions()
        {
            // Specify the geographic location where the dataset should reside.
            Location = location
        };
        // Create the dataset
        return client.CreateDataset(
            datasetId: "your_new_dataset_id", options: createDatasetOptions);
    }
}

Go

Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Go im BigQuery-Schnellstart zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

// Sample bigquery-quickstart creates a Google BigQuery dataset.
package main

import (
	"fmt"
	"log"

	// Imports the Google Cloud BigQuery client package.
	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"golang.org/x/net/context"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Sets your Google Cloud Platform project ID.
	projectID := "YOUR_PROJECT_ID"

	// Creates a client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	// Sets the name for the new dataset.
	datasetName := "my_new_dataset"

	// Creates the new BigQuery dataset.
	if err := client.Dataset(datasetName).Create(ctx, &bigquery.DatasetMetadata{}); err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create dataset: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Dataset created\n")
}

Java

Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Java im BigQuery-Schnellstart zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

public static void implicit() {
  // Instantiate a client. If you don't specify credentials when constructing a client, the
  // client library will look for credentials in the environment, such as the
  // GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
  BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

  // Use the client.
  System.out.println("Datasets:");
  for (Dataset dataset : bigquery.listDatasets().iterateAll()) {
    System.out.printf("%s%n", dataset.getDatasetId().getDataset());
  }
}

Node.js

Lesen Sie die Anleitung zur Einrichtung von Node.js unter BigQuery-Schnellstart: Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API.

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

async function createDataset() {
  // Creates a client
  const bigqueryClient = new BigQuery();

  // Create the dataset
  const [dataset] = await bigqueryClient.createDataset(datasetName);
  console.log(`Dataset ${dataset.id} created.`);
}
createDataset();

PHP

Lesen Sie die Anleitung zur Einrichtung von PHP unter BigQuery-Schnellstart: Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery PHP API.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
//$projectId = 'The Google project ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);

Python

Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Python im BigQuery-Schnellstart zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

from google.cloud import bigquery

# If you don't specify credentials when constructing the client, the
# client library will look for credentials in the environment.
client = bigquery.Client()

Ruby

Lesen Sie die Anleitung zur Einrichtung von Ruby unter BigQuery-Schnellstart: Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Ruby API.

require "google/cloud/bigquery"

# This uses Application Default Credentials to authenticate.
# @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

sql     = "SELECT " +
          "CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', " +
          "       CAST(id as STRING)) as url, view_count " +
          "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` " +
          "WHERE tags like '%google-bigquery%' " +
          "ORDER BY view_count DESC LIMIT 10"
results = bigquery.query sql

results.each do |row|
  puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
end

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