# Conexión a Google BigQuery en AWS Glue Studio
**nota**
Puede usar AWS Glue para Spark para leer y escribir en tablas de Google BigQuery en AWS Glue 4.0 y versiones posteriores. Para configurar Google BigQuery con trabajos de AWS Glue mediante programación, consulte [Conexiones de BigQuery](aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.md).
AWS Glue Studio proporciona una interfaz visual para conectarse a BigQuery, crear trabajos de integración de datos y ejecutarlos en el tiempo de ejecución de Spark sin servidor de AWS Glue Studio.
Al crear una conexión a Google BigQuery en AWS Glue Studio, se crea una conexión unificada. Para obtener más información, consulte [Consideraciones](using-connectors-unified-connections.md#using-connectors-unified-connections-considerations).
En lugar de crear un secreto con las credenciales en un formato específico, `{"credentials": "base64 encoded JSON"}`; ahora, a través de una conexión unificada a Google BigQuery, es posible crear un secreto que incluya directamente el JSON de Google BigQuery: `{"type": "service-account", ...}`.
**Topics**
+ [Crear una conexión con BigQuery](creating-bigquery-connection.md)
+ [Crear un nodo de origen de BigQuery](creating-bigquery-source-node.md)
+ [Creación de un nodo de destino de BigQuery](creating-bigquery-target-node.md)
+ [Opciones avanzadas](#creating-bigquery-connection-advanced-options)
# Crear una conexión con BigQuery
Para conectarse a Google BigQuery desde AWS Glue, tendrá que generar y almacenar las credenciales de Google Cloud Platform en un secreto de AWS Secrets Manager y, a continuación, asociar ese secreto a una conexión de Google BigQuery AWS Glue.
**Para configurar una conexión a BigQuery, siga estos pasos:**
1. En Google Cloud Platform, genere e identifique los recursos pertinentes:
+ Genere e identifique un proyecto de GCP que contenga tablas de BigQuery a las que desea conectarse.
+ Habilite la API de BigQuery. Para obtener más información, consulte [Cómo usar la API de lectura de almacenamiento de BigQuery para leer datos de tablas](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage/#enabling_the_api).
1. En Google Cloud Platform, genere y exporte las credenciales de la cuenta de servicio:
Puede usar el asistente de credenciales de BigQuery para simplificar este paso: [Crear credenciales](https://console.cloud.google.com/apis/credentials/wizard?api=bigquery.googleapis.com).
Para crear una cuenta de servicio en GCP, siga el tutorial disponible en [Crear cuentas de servicio](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts-create).
+ Al elegir un **proyecto**, seleccione el proyecto que contiene su tabla de BigQuery.
+ Cuando elija los roles de IAM de GCP para la cuenta de servicio, agregue o genere una función que conceda los permisos apropiados para ejecutar los trabajos en BigQuery, como la lectura, escritura o creación de tablas de BigQuery.
Para crear credenciales para la cuenta de servicio, siga el tutorial disponible en [Crear una clave de cuenta de servicio](https://cloud.google.com/iam/docs/keys-create-delete#creating).
+ Al seleccionar el tipo de clave, seleccione **JSON**.
Ahora debería haber descargado un archivo JSON que contiene las credenciales de la cuenta de servicio. Debería parecerse a lo que sigue:
```
{
"type": "service_account",
"project_id": "*****",
"private_key_id": "*****",
"private_key": "*****",
"client_email": "*****",
"client_id": "*****",
"auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
"token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
"auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
"client_x509_cert_url": "*****",
"universe_domain": "googleapis.com"
}
```
1. En AWS Secrets Manager, cree un secreto con el archivo de credenciales que descargó. Puede elegir la pestaña **Texto no cifrado** y pegar el contenido del archivo con formato JSON. Para crear un secreto en Secrets Manager, siga el tutorial disponible en [Crear un secreto AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com//secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html) en la documentación AWS Secrets Manager. Después de crear el secreto, conserve el nombre secreto, *secretName*, para el siguiente paso.
1. En el Catálogo de datos de AWS Glue, genere una conexión mediante los pasos que se indican en [https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-connections.html](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-connections.html). Tras crear la conexión, conserve el nombre de la conexión, *connectionName*, para el siguiente paso.
+ Cuando elija un **Tipo de conexión**, seleccione Google BigQuery.
+ Al seleccionar un **secreto AWS**, proporcione un *secretName*.
1. Otorga permiso al rol de IAM asociado al trabajo de AWS Glue para leer el *secretName*.
1. En la configuración del trabajo de AWS Glue, proporcione un *connectionName* como una **Conexión de red adicional**.
# Crear un nodo de origen de BigQuery
## Requisitos previos necesarios
+ Una conexión del Catálogo de datos de AWS Glue tipo BigQuery
+ Un secreto de AWS Secrets Manager de las credenciales de Google BigQuery, que utiliza la conexión.
+ Permisos adecuados en el trabajo para leer el secreto utilizado por la conexión.
+ El nombre y el conjunto de datos de la tabla y el proyecto de Google Cloud correspondiente que quiere leer.
## Agregar un origen de datos de BigQuery
**Para agregar un nodo de **Origen de datos: BigQuery**:**
1. Elija la conexión para el origen de datos de BigQuery. Dado que lo ha creado, debería estar disponible en el menú desplegable. Si es necesario crear una conexión, elija **Crear conexión de BigQuery**. Para más información, consulte [Información general sobre el uso de conectores y conexiones](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/ug/connectors-chapter.html#using-connectors-overview).
Una vez que haya elegido una conexión, puede ver las propiedades de la conexión mediante un clic en **Ver propiedades**.
1. Identifique qué datos de BigQuery desea leer y, a continuación, elija una opción de **origen de BigQuery**
+ Elegir una sola tabla: permite extraer todos los datos de una tabla.
+ Introducir una consulta personalizada: permite personalizar los datos que se van a recuperar mediante una consulta.
1. Describa los datos que desea leer
**(Obligatorio) **defina el **Proyecto principal** como el proyecto que contiene la tabla o un proyecto principal de facturación, si corresponde.
Si ha elegido una sola tabla, establezca **Tabla** con el nombre de una tabla de Google BigQuery en el siguiente formato: `[dataset].[table]`
Si ha elegido una consulta, envíela a **Consulta**. En su consulta, consulte las tablas con su nombre de tabla completo, en el formato: `[project].[dataset].[tableName]`.
1. Proporcionar las propiedades de BigQuery
Si ha elegido una sola tabla, no será necesario proporcionar propiedades adicionales.
Si eligió una consulta, debe proporcionar las siguientes **Propiedades personalizadas de Google BigQuery**:
+ Establezca `viewsEnabled` en true.
+ Establezca `materializationDataset` en un conjunto de datos. La entidad principal de GCP autenticada por las credenciales proporcionadas a través de la conexión de AWS Glue debe poder crear tablas en este conjunto de datos.
# Creación de un nodo de destino de BigQuery
## Requisitos previos necesarios
+ Una conexión del Catálogo de datos de AWS Glue tipo BigQuery
+ Un secreto de AWS Secrets Manager de las credenciales de Google BigQuery, que utiliza la conexión.
+ Permisos adecuados en el trabajo para leer el secreto utilizado por la conexión.
+ El nombre y el conjunto de datos de la tabla y el proyecto de Google Cloud correspondiente al que desea escribir.
## Agregar un destino de datos de BigQuery
**Para agregar un nodo de **Destino de datos: BigQuery**, siga estos pasos:**
1. Elija la conexión para el destino de datos de BigQuery. Dado que lo ha creado, debería estar disponible en el menú desplegable. Si es necesario crear una conexión, elija **Crear conexión de BigQuery**. Para más información, consulte [Información general sobre el uso de conectores y conexiones](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/ug/connectors-chapter.html#using-connectors-overview).
Una vez que haya elegido una conexión, puede ver las propiedades de la conexión mediante un clic en **Ver propiedades**.
1. Identifique en qué tabla de BigQuery desea escribir y, a continuación, elija un **Método de escritura**.
+ Directo: escribe en BigQuery directamente mediante la API de escritura de BigQuery Storage.
+ Indirecto: escribe en Google Cloud Storage y, luego, copia en BigQuery.
Si quiere escribir de forma indirecta, proporcione una ubicación de GCS de destino con un **bucket de GCS temporal**. Deberá proporcionar una configuración adicional en la conexión de AWS Glue. Para obtener más información, consulte [Uso de escritura indirecta con Google BigQuery](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.html#aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-indirect-write).
1. Describa los datos que desea leer
**(Obligatorio) **defina el **Proyecto principal** como el proyecto que contiene la tabla o un proyecto principal de facturación, si corresponde.
Si ha elegido una sola tabla, establezca **Tabla** con el nombre de una tabla de Google BigQuery en el siguiente formato: `[dataset].[table]`
## Opciones avanzadas
Puede brindar opciones avanzadas al crear un nodo de BigQuery. Estas opciones son las mismas que las disponibles cuando se programa AWS Glue para scripts de Spark.
Consulte la [referencia sobre las opciones de conexión de BigQuery](https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.html) en la guía para desarrolladores de AWS Glue.