Com a rápida evolução tecnológica e o crescente volume de dados, a habilidade de manipular e acessar informações de forma eficiente e segura é fundamental para o desenvolvimento e inovação em várias áreas.
O Google BigQuery se destaca como uma plataforma de análise de dados na nuvem de alto desempenho, pois permite realizar consultas complexas e análises de grandes volumes de dados de maneira rápida e fácil.
Neste artigo, vamos explorar a interação com o BigQuery através de suas APIs — uma abordagem poderosa que permite uma integração flexível e robusta com diferentes linguagens de programação e ferramentas.
À medida que mais e mais empresas adotam o BigQuery para suas necessidades de análise de dados, há uma crescente necessidade de aproveitar ao máximo suas capacidades.
Por isso, é tão importante que você busque não apenas entender os conceitos fundamentais por trás do BigQuery, mas também domine a integração de suas próprias aplicações com esta plataforma.
Descubra como a utilização das APIs do Google BigQuery pode potencializar suas análises de dados, transformando custos em oportunidades de crescimento e eficiência.
Vamos abordar a configuração e utilização das APIs para criar datasets, executar consultas, manipular tabelas e excluir conjuntos de dados de forma programática.
Além disso, vamos explorar as melhores práticas e precauções ao lidar com dados sensíveis, assegurando a segurança e integridade dos dados. Vamos lá?
Vantagens e desvantagens do ambiente nuvem
À medida que o cenário tecnológico evolui, empresas estão migrando seus aplicativos e dados para a nuvem, principalmente em busca de benefícios como escalabilidade, eficiência e segurança.
No entanto, essa transição não é isenta de desafios, que compreendem questões de segurança, custos imprevistos e complexidades de gestão.
Com base na tabela comparativa abaixo, analise os benefícios e desafios gerais enfrentados por empresas durante esse processo de migração:
| Benefícios | Desafios |
|---|---|
| - Escalabilidade | - Dependência da internet |
| - Eficiência de custo | - Preocupações com segurança e privacidade |
| - Acesso remoto | - Custos imprevistos |
| - Continuidade de negócios | - Complexidade de gestão |
| - Segurança | - Latência |
| - Atualizações automáticas | - Perda de controle |
| - Análise de dados avançada | - Dificuldades de migração e integração |
| - Questões regulatórias |
Focando na vantagem da análise de dados e nas desvantagens de segurança e integração, o uso de APIs emerge como solução eficaz, otimizando a análise de dados e mitigando os problemas relacionados à segurança e à integração de sistemas.
APIs
As APIs (Application Programming Interfaces) são ferramentas poderosas que podem, de fato, potencializar vantagens como a integração e análise de dados em ambientes de nuvem.
E, ao mesmo tempo, ajudam a mitigar desafios relacionados à segurança e privacidade, bem como à migração e integração.
Elas evoluíram significativamente ao longo do tempo, passando de protocolos mais rígidos e complexos para abordagens mais flexíveis e eficientes.
Esta evolução reflete não apenas os avanços tecnológicos, mas também a mudança nas necessidades e nas formas de interação entre diferentes sistemas de software.
Vamos delimitar o nosso foco em dois tipos principais de APIs que marcaram esta evolução: SOAP e RESTful.
Bigquery e APIs
As APIs podem ser consumidas por praticamente qualquer linguagem de programação moderna, proporcionando uma ponte para a comunicação entre diferentes sistemas e serviços.
A seguir, você encontrará exemplos práticos de como podemos utilizar as APIs em Python, C#, Java e, também, pelo BigQuery.
O BigQuery já foi pensado para a nuvem. Logo, configurar o acesso aos dados deste banco por APIs é um caminho natural.
Como configurar o ambiente do BigQuery
Para habilitar o acesso ao BigQuery via APIs, é necessário realizar uma série de configurações no Google Cloud Console.
Essas etapas são essenciais para garantir um acesso seguro e eficaz, permitindo que as operações de dados sejam realizadas com segurança aprimorada.
É necessário que você tenha uma conta no Google Cloud e um conjunto de dados criado. Para realizar essa configuração, recomendamos que você realize os passos mencionados a seguir:
- Habilite a API BigQuery ao seu projeto no Google Cloud.
- Na API BigQuery, crie novas credenciais do tipo Dados do Usuário.
- Esta credencial deve ser do tipo Aplicativo Web.
- Nesse momento, você deve redirecionar esta credencial ao endereço https://bigquery.googleapis.com.
Ao criar a credencial, você terá um ID Cliente e uma Chave secreta. Com todas estas informações salvas, você deve publicar a credencial para produção.
Como configurar segurança no Postman
O Postman é uma popular plataforma de colaboração para desenvolvimento de APIs, utilizada por desenvolvedores de software para criar, testar, documentar e compartilhar APIs.
Ele permite aos usuários enviar requisições HTTP para serviços web e visualizar as respostas, facilitando a depuração e o teste de APIs.
Para usar o Postman, como teste de acesso às APIs do BigQuery, você precisa criar o serviço que buscará o TOKEN de acesso usando o ID Cliente e a Chave Secreta obtidos na seção anterior.
Logo, na aba de autorização da Workspace criada no Postman, proceda da seguinte forma:
- Escolha uma autenticação do tipo Auth2.0
- Inclua um nome para este token
- Como CALL BACK da autorização configure https://bigquery.googleapis.com
- Como AUTH URL da autorização configure https://accounts.google.com/o/oauth2/auth
- Como ACCESS TOKEN URL configure https://oauth2.googleapis.com/token
- Inclua a o ID Cliente e a Chave Secreta
- Envie a requisição do token pelo corpo do serviço
Teste o acesso. Nesse ponto, o sistema vai solicitar seu login e a senha da conta google associada ao google cloud.
Como testar o acesso chamando métodos do BigQuery
Agora, vamos explorar a implementação de alguns desses métodos utilizando o Postman. Os exemplos apresentados podem ser aplicados em qualquer linguagem de programação que suporte APIs, possibilitando a integração plena do BigQuery com ferramentas e outros bancos de dados em nuvem.
Isso facilita a incorporação do BigQuery ao ecossistema tecnológico da empresa, promovendo uma integração eficaz e abrangente.
Durante o acesso, você necessitará passar o ID do seu projeto e do seu conjunto de dados. Nos exemplos abaixo, o ID do projeto será curso-big-query-estudo-412200 e do conjunto de dados belleza_verde_vendas.
1) Lista de conjunto de dados: - Relacione todos os conjuntos de dados do projeto curso-big-query-estudo-412200
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets
- Método: GET
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
2- Lista tabelas de um conjunto de dados: - Relacione as tabelas do conjunto de dados velleza_verde_vendas
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets/belleza_verde_vendas/tables
- Método: GET
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
3 - Lista estrutura de uma tabela: - Relacione a estrutura da tabela vendedores
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets/belleza_verde_vendas/tables/vendedores
- Método: GET
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
4 - Lista dados de uma tabela: - Relacione dados da tabela vendedores
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets/belleza_verde_vendas/tables/vendedores/data
- Método: GET
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
5 - Executar uma consulta:
Para executar uma consulta, ou seja, comando SQL, diretamente pela API, é necessário fazer algumas modificações.
Até agora, todos os métodos das APIs foram do tipo GET.No caso da execução de uma consulta, usamos o método POST .
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets/belleza_verde_vendas/tables/vendedores/data
- Método: POST
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
Body:
{
"query": "SELECT id_cliente, nome FROM belleza_verde_vendas.clientes WHERE localizacao = 'Minas Gerais';"
}6 - Apagar um conjunto de dados:
Ao considerar a exclusão de um conjunto de dados, é essencial proceder com extrema cautela, dada a potencial irreversibilidade desta ação. Agora, não usaremos nem o método GET e nem o método POST . Neste momento, usaremos o método DELETE .
- URL: https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/curso-big-query-estudo-412200/datasets/belleza_verde_vendas_prod
- Método: DELETE
- Header: Content-Type: application/json
- Header: Authorization: bearer
<TOKEN>
Conclusão
Há um vasto potencial das APIs RESTful quando utilizadas no contexto do BigQuery, especialmente quando manipuladas através do Postman.
Neste artigo, é possível perceber como essa combinação poderosa simplifica a integração e a manipulação de dados em grande escala,como também habilita uma flexibilidade e eficiência sem precedentes para pessoas desenvolvedoras e analistas de dados.
A capacidade de interagir com o BigQuery através do Postman, utilizando APIs RESTful, expande consideravelmente as possibilidades de análise de dados e ciência de dados. Prática que nos permite executar consultas complexas e gerenciar datasets de maneira eficaz.
Além disso, integrar essas operações dentro de fluxos de trabalho mais amplos, otimizando assim processos de negócios e tomadas de decisão baseadas em dados.
Por isso, a interação entre o Postman e o BigQuery por meio de APIs RESTful não é apenas uma demonstração de integração tecnológica, mas uma porta de entrada para um novo paradigma na análise de dados.
Ao aproveitar essas ferramentas e métodos, você será uma pessoa bem posicionada a enfrentar os desafios do big data, garantindo ao mesmo tempo que você contribua de forma efetiva nas empresas, as tornando ágeis, informadas e preparadas para o futuro.
Esperamos que este artigo sirva como um recurso valioso na sua jornada de exploração de dados e inovação.
Créditos
Criação Textual: Victorino Vila
Produção técnica: Daniel Siqueira
Produção didática: Cláudia Machado
Designer gráfico: Alysson Manso
Apoio: Rômulo Henrique
