Integraciones con 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 con los que se integra Bigtable.

BigQuery

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

Para comenzar, visita Consulta datos de Bigtable.

Cloud Functions

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

En el instructivo Usa Bigtable con Cloud Functions, se demuestra cómo escribir, implementar y activar Bigtable de HTTP en Node.js, Python y Go.

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 usar Dataflow para procesar los datos almacenados en Bigtable o almacenar el resultado de tu canalización 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 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 Bigtable.

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

Macrodatos

En esta sección, se describen los productos de macrodatos con los que se integra 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 capaces de leer y escribir en Bigtable.

Si quieres ver un ejemplo de un trabajo de Hadoop MapReduce que usa 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 Bigtable. Ofrece una biblioteca de 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 Bigtable.

GeoMesa

GeoMesa es una base de datos espaciotemporal compatible con consultas espaciales y manipulación de datos. GeoMesa puede usar Bigtable para almacenar sus datos.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar GeoMesa con la asistencia de 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 Bigtable.

HGraphDB

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

Para obtener más información sobre cómo ejecutar HGraphDB con la asistencia de 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 bordes.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar JanusGraph con la asistencia de Bigtable, consulta Ejecuta JanusGraph con 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 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 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 puede crear versiones nuevas de ellos.

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

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 Bigtable.

Heroic

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

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

OpenTSDB

OpenTSDB es una base de datos de series temporales que puede usar Bigtable para almacenamiento. En Supervisa datos de series temporales con OpenTSDB en Bigtable y GKE, se muestra cómo usar OpenTSDB para recopilar, registrar y supervisar datos de series temporales en Google Cloud. En la documentación de OpenTSDB, se proporciona información adicional para ayudarte a comenzar.