Introducción a las herramientas para desarrolladores

BigQuery proporciona un conjunto de herramientas para desarrolladores que puedes usar para acceder a BigQuery en tu entorno de desarrollo, conectar BigQuery a aplicaciones externas y desarrollar soluciones de extremo a extremo. Antes de usar estas herramientas, debes familiarizarte con los conceptos estándar de BigQuery, como el análisis y la organización de recursos.

Herramientas para acceder a BigQuery en tu entorno de desarrollo

Las APIs y las bibliotecas cliente de BigQuery son las herramientas principales para desarrolladores para realizar solicitudes de BigQuery fuera de la Cloud de Confiance consola y la herramienta de línea de comandos de bq. Cuando accedes a BigQuery de esta manera, también debes proporcionar algún tipo de autenticación.

API

BigQuery offers las APIs de REST y gRPC para interactuar de manera programática con sus diferentes servicios. Las siguientes API están disponibles:

Bibliotecas cliente

Si bien puedes usar las APIs de BigQuery directamente con solicitudes al servidor, el uso de las bibliotecas cliente de BigQuery puede reducir significativamente la cantidad de código que necesitas escribir, ya que proporciona simplificaciones en tus llamadas a la API de BigQuery. Los lenguajes compatibles con BigQuery son C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python y Ruby. Para probar una guía de inicio rápido para las bibliotecas cliente de BigQuery, consulta Consulta un conjunto de datos públicos con las bibliotecas cliente de BigQuery.

Autenticación

La autenticación es el proceso mediante el cual se confirma tu identidad a través del uso de credenciales. Cuando accedes a BigQuery en tu entorno de desarrollo, siempre se requiere una forma de autenticación. El método de autenticación más común para los desarrolladores de BigQuery, son las credenciales predeterminadas de la aplicación, que encuentran credenciales automáticamente según tu entorno. Para obtener más información sobre los principios generales de autenticación y otros métodos de autenticación, consulta Autenticación en BigQuery.

Herramientas para conectar BigQuery a aplicaciones externas

Hay varias herramientas de conexión personalizadas disponibles para ayudarte a incorporar las capacidades de BigQuery con aplicaciones de terceros.

MCP Toolbox para bases de datos

El Protocolo de contexto del modelo (MCP) es un protocolo abierto para conectar modelos de lenguaje grandes (LLM) a fuentes de datos como BigQuery. El MCP Toolbox para bases de datos conecta tu proyecto de BigQuery a varios entornos de desarrollo integrado (IDE) y herramientas para desarrolladores, lo que te permite compilar agentes de IA más potentes con tus datos de BigQuery.

Controladores de ODBC y JDBC

Los controladores de conectividad abierta de bases de datos (ODBC) y de conectividad de bases de datos de Java (JDBC) conectan aplicaciones a bases de datos. Google se asoció con Simba para proporcionar controladores ODBC y JDBC para BigQuery, que puedes usar para compilar aplicaciones de software con capacidad neutra de base de datos a través de la infraestructura y las herramientas que prefieras. El controlador JDBC para BigQuery desarrollado por Google también está disponible en versión preliminar.

Cloud de Confiance para la extensión de Visual Studio Code

Si eres usuario de Visual Studio Code (VS Code), puedes usar la Cloud de Confiance by S3NS extensión de VS Code para ejecutar notebooks de BigQuery y obtener una vista previa de los conjuntos de datos de BigQuery desde tu entorno de VS Code existente.

Herramientas para desarrollar soluciones de extremo a extremo

A medida que compilas soluciones complejas con BigQuery, Google ofrece muchas rutas para ayudarte, en particular, a través de muestras de código, capacidades de repositorio y espacio de trabajo, y una amplia variedad de integraciones de BigQuery.

Muestras de código

Las muestras de código de BigQuery proporcionan fragmentos para realizar tareas comunes en BigQuery, como crear tablas, enumerar conexiones, ver compromisos de capacidad y reservas, y cargar datos. Puedes usar estas muestras de código para comenzar a compilar soluciones más complejas.

Repositorios y espacios de trabajo

Puedes usar repositorios para control de versión de los archivos que usas en BigQuery y puedes usar espacios de trabajo dentro de esos repositorios para editar código. BigQuery usa Git para registrar cambios y administrar versiones de archivos. Puedes usar las capacidades de Git integradas en BigQuery o conectarte a un repositorio de Git externo.

Servicios y herramientas integrados

Los siguientes servicios y herramientas de Google se integran en BigQuery y ofrecen capacidades adicionales para compilar soluciones:

  • Dataproc. Un servicio completamente administrado para ejecutar trabajos de Apache Hadoop y Apache Spark. Dataproc proporciona el conector de BigQuery, lo que permite que Hadoop y Spark procesen datos de BigQuery directamente.
  • Dataflow. Un servicio completamente administrado para ejecutar trabajos de Apache Beam a gran escala. El conector de E/S de BigQuery para Beam permite que las canalizaciones de Beam lean y escriban datos hacia y desde BigQuery.
  • Cloud Composer. Un servicio de programación de flujos de trabajo totalmente administrado y basado en Apache Airflow. Los operadores de BigQuery permiten que los flujos de trabajo de Airflow administren conjuntos de datos y tablas, ejecuten consultas y validen datos.
  • Pub/Sub. Un servicio de mensajería asíncrono y escalable. Pub/Sub proporciona suscripciones a BigQuery, que puedes usar para escribir mensajes en una tabla de BigQuery existente a medida que se reciben.
  • Dataform. Un servicio para que los analistas de datos desarrollen, prueben, control de versión y programen flujos de trabajo de SQL complejos para transformar datos en BigQuery.
  • Módulo de Terraform de BigQuery. Un módulo para automatizar la creación de instancias y la implementación de tus conjuntos de datos y tablas de BigQuery.
  • Herramienta de línea de comandos de bq. Una herramienta de línea de comandos basada en Python para BigQuery.

Google también valida docenas de soluciones y integraciones de socios para BigQuery a través del Cloud de Confiance by S3NS programa Ready - BigQuery. Estos socios reconocidos cumplieron con un conjunto básico de requisitos para garantizar la compatibilidad con BigQuery.

¿Qué sigue?

  • Para obtener información sobre los recursos y los próximos eventos para Cloud de Confiance desarrolladores, visita el centro para desarrolladores.
  • Para obtener información sobre cómo usan otras empresas Cloud de Confiance, consulta Data Cloud para ISV.