Integraciones con Cloud Bigtable

En esta página, se describen las integraciones entre Cloud Bigtable y otros productos y servicios.

Servicios de Google Cloud

En esta sección, se describen los servicios de Google Cloud en los que se integra Cloud Bigtable.

BigQuery

BigQuery es el almacén de datos de estadísticas de bajo costo, completamente administrado y con escala de petabytes de Google. Puedes usarlo para consultar los datos almacenados en Cloud Bigtable.

Para comenzar, visita Consulta datos de Cloud Bigtable.

Cloud Functions

Cloud Functions es una plataforma de procesamiento sin servidores basada en eventos que se integra en Cloud Bigtable.

Si quieres ver un ejemplo de una aplicación de Node.js que usa Pub/Sub para activar una función de Cloud Functions que, a su vez, escribe en Cloud Bigtable, consulta el repositorio de ejemplos en GitHub.

Dataflow

Dataflow es un servicio de nube y modelo de programación para el procesamiento de macrodatos. Es compatible con el procesamiento de transmisión y por lotes. Puedes usarlo para procesar los datos almacenados en Cloud Bigtable o almacenar el resultado de las canalizaciones de Dataflow. También puedes usar plantillas de Dataflow para importar y exportar los datos como Avro, Parquet o SequenceFiles.

Para comenzar, consulta Conector de Dataflow para Cloud Bigtable.

Dataproc

Dataproc proporciona Apache Hadoop y productos relacionados como servicios administrados en la nube. Además, te permite ejecutar trabajos de Hadoop capaces de leer y escribir en Cloud Bigtable.

Si quieres ver un ejemplo de un trabajo de Hadoop MapReduce que usa Cloud Bigtable, consulta el directorio /java/dataproc-wordcount en el repositorio de GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples.

Cloud Deployment Manager

Deployment Manager es un servicio de implementación de infraestructura que automatiza crear y administrar los recursos de Google Cloud. Deployment Manager realiza llamadas a la API para crear instancias de Cloud Bigtable y, luego, las agrega a tu implementación.

Macrodatos

En esta sección, se describen los productos de macrodatos con los que se integra Cloud Bigtable.

Apache Hadoop

Apache Hadoop es un framework que permite realizar un procesamiento distribuido de conjuntos de datos grandes entre clústeres de computadoras. Puedes usar Dataproc para crear un clúster de Hadoop y, luego, ejecutar trabajos de MapReduce que leen y escriben en Cloud Bigtable.

Si quieres ver un ejemplo de un trabajo de Hadoop MapReduce que usa Cloud Bigtable, consulta el directorio /java/dataproc-wordcount en el repositorio de GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples.

StreamSets Data Collector

StreamSets Data Collector es una aplicación de transmisión de datos que puedes configurar para escribir datos en Cloud Bigtable. Ofrece una biblioteca de Cloud Bigtable en su repositorio de GitHub, en streamsets/datacollector.

Bases de datos geoespaciales

En esta sección, se describen las bases de datos geoespaciales con las que se integra Cloud Bigtable.

GeoMesa

GeoMesa es una base de datos espaciotemporales distribuida que admite consultas espaciales y manipulación de datos. GeoMesa puede usar Cloud Bigtable para almacenar sus datos.

Si quieres obtener más información sobre cómo ejecutar GeoMesa con la compatibilidad de Cloud Bigtable, consulta la documentación de GeoMesa.

Bases de datos de grafos

En esta sección, se describen las bases de datos de grafos con las que se integra Cloud Bigtable.

HGraphDB

HGraphDB es una capa de cliente para usar Apache HBase o Cloud Bigtable como una base de datos de grafos. Además, implementa las interfaces de Apache TinkerPop 3.

Si quieres obtener más información sobre cómo ejecutar HGraphDB con la compatibilidad de Cloud Bigtable, consulta la documentación de HGraphDB.

JanusGraph

JanusGraph es una base de datos de gráficos escalable. Está optimizada para almacenar y consultar grafos que contienen cientos de miles de millones de vértices y aristas.

Si quieres obtener más información sobre cómo ejecutar JanusGraph con la asistencia de Cloud Bigtable, consulta Ejecuta JanusGraph con Cloud Bigtable o la documentación de JanusGraph.

Administración de la infraestructura

En esta sección, se describen las herramientas de administración de la infraestructura con las que se integra Cloud Bigtable.

Pivotal Cloud Foundry

Pivotal Cloud Foundry es una plataforma de desarrollo y de implementación de aplicaciones que ofrece la capacidad de vincular una aplicación a Cloud Bigtable.

Terraform

Terraform es una herramienta de código abierto que codifica las API en archivos de configuración declarativos. Estos archivos se pueden compartir entre los miembros del equipo, se pueden tratar como código, se pueden editar, revisar, o se pueden crear versiones nuevas de ellos.

Si quieres obtener más información sobre cómo usar Cloud Bigtable con Terraform, consulta Instancia de Cloud Bigtable y Tabla de Cloud Bigtable en la documentación de Terraform.

Aprendizaje automático

Feast

Feast es una tienda de funciones de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Google Cloud y GO‑JEK, que puede usar Cloud Bigtable como tienda de entrega.

Supervisión y bases de datos de series temporales

En esta sección, se describen las herramientas de supervisión y bases de datos de series temporales con las que se integra Cloud Bigtable.

Heroic

Heroic es un sistema de supervisión y una base de datos de serie temporal. Heroic puede usar Cloud Bigtable para almacenar sus datos.

Si quieres obtener más información sobre Heroic, consulta el repositorio de GitHub spotify/heroic y la documentación sobre cómo configurar Cloud Bigtable y las métricas de configuración.