Nesta página, descrevemos as integrações entre o Cloud Bigtable e outros produtos e serviços.
Serviços do Google Cloud
Nesta seção, descrevemos os serviços do Google Cloud com que o Cloud Bigtable se integra.
BigQuery
BigQuery é o serviço de armazenamento de dados para análise de baixo custo, totalmente gerenciado e com escala em petabyte, desenvolvido pelo Google. Use o BigQuery para consultar dados armazenados no Cloud Bigtable.
Para começar, consulte Como consultar dados do Cloud Bigtable.
Cloud Functions
Cloud Functions é uma plataforma de computação sem servidor com base em eventos que se integra ao Cloud Bigtable.
Para ver um aplicativo Node.js de amostra que usa o Pub/Sub para acionar um Cloud Functions que grava no Cloud Bigtable, consulte o repositório de exemplos no GitHub (em inglês).
Dataflow
O Dataflow é um serviço em nuvem e um modelo de programação para processamento de Big Data. O Dataflow é compatível com processamento em lote e de stream. Use o Dataflow para processar dados armazenados no Cloud Bigtable ou armazenar a saída do pipeline do Dataflow. Também é possível usar modelos do Dataflow para exportar e importar seus dados como Avro, Parquet ou SequenceFiles.
Para começar, consulte Conector do Dataflow para o Cloud Bigtable.
Dataproc
O Dataproc fornece o Apache Hadoop e produtos relacionados como um serviço gerenciado na nuvem. Com o Dataproc, é possível executar jobs do Hadoop que leem do e gravam no Cloud Bigtable.
Veja um exemplo de job de MapReduce do Hadoop que usa o Cloud Bigtable no diretório /java/dataproc-wordcount no repositório do GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples (em inglês).
Cloud Deployment Manager
O Deployment Manager é um serviço de implantação de infraestrutura que automatiza a criação e o gerenciamento de recursos do Google Cloud. Ele faz chamadas de API para criar instâncias do Cloud Bigtable e as adiciona à sua implantação.
Big Data
Nesta seção, descrevemos os produtos do Big Data que estão integrados ao Cloud Bigtable.
Apache Hadoop
O Apache Hadoop é uma biblioteca que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Você usa o Dataproc para criar um cluster do Hadoop e executar jobs do MapReduce que leem do e gravam no Cloud Bigtable.
Veja um exemplo de job de MapReduce do Hadoop que usa o Cloud Bigtable no diretório /java/dataproc-wordcount no repositório do GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples (em inglês).
StreamSets Data Collector
O StreamSets Data Collector é um aplicativo de streaming de dados que você configura para gravar dados no Cloud Bigtable(em inglês). O StreamSets fornece uma biblioteca do Cloud Bigtable no próprio repositório do GitHub em streamsets/datacollector(em inglês).
Bancos de dados geoespaciais
Nesta seção, descrevemos os bancos de dados geoespaciais que estão integrados ao Cloud Bigtable.
GeoMesa
GeoMesa (em inglês) é um banco de dados espaço-temporal distribuído que aceita manipulação de dados e consulta espacial. O GeoMesa pode usar o Cloud Bigtable para armazenar os próprios dados.
Para mais informações sobre como executar o GeoMesa de maneira compatível com o Cloud Bigtable, consulte a documentação do GeoMesa (em inglês).
Bancos de dados de gráficos
Nesta seção, descrevemos os bancos de dados de gráficos que estão integrados ao Cloud Bigtable.
HGraphDB
HGraphDB (em inglês) é uma camada do cliente para usar o Apache HBase ou o Cloud Bigtable como banco de dados de gráficos. Ele implementa as interfaces do Apache TinkerPop 3 (em inglês).
Para mais informações sobre como executar o HGraphDB de maneira compatível com o Cloud Bigtable, consulte a documentação do HGraphDB (em inglês).
JanusGraph
JanusGraph (em inglês) é um banco de dados de gráficos escalonável. Ele é otimizado para armazenar e consultar gráficos que contêm centenas de bilhões de vértices e bordas.
Para mais informações sobre como executar o JanusGraph de maneira compatível com o Cloud Bigtable, consulte esta página ou a documentação do JanusGraph (em inglês).
Gerenciamento de infraestrutura
Nesta seção, descrevemos as ferramentas de gerenciamento de infraestrutura que estão integradas ao Cloud Bigtable.
Pivotal Cloud Foundry
O Pivotal Cloud Foundry é uma plataforma de desenvolvimento e implantação de aplicativos que oferece a capacidade de vincular um aplicativo ao Cloud Bigtable(em inglês).
Terraform
O Terraform é uma ferramenta de código aberto que codifica as APIs em arquivos de configuração declarativos. Esses arquivos podem ser compartilhados entre os membros da equipe, tratados como código, editado, revisado e com controle de versão.
Para mais informações sobre como usar o Cloud Bigtable com o Terraform, consulte Instância do Cloud Bigtable e Tabela do Cloud Bigtable na documentação do Terraform (em inglês).
Machine learning
Feast
Feast é uma ferramenta de armazenamento de recursos de código aberto para machine learning (em inglês), desenvolvida pelo Google Cloud e o GO-JEK, que pode usar o Cloud Bigtable como armazenamento de exibição.
Monitoramento e bancos de dados de séries temporais
Esta seção descreve ferramentas de monitoramento e bancos de dados de séries temporais com as quais o Cloud Bigtable se integra.
Heroic
Heroic (em inglês) é um sistema de monitoramento e banco de dados de série temporal. O Heroic pode usar o Cloud Bigtable para armazenar os próprios dados.
Para mais informações sobre o Heroic, consulte o repositório spotify/heroic do GitHub e a documentação sobre como configurar o Cloud Bigtable e como configurar as métricas (links em inglês).