Como usar APIs para acessar o BigQuery

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:

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