Integrações com o Cloud Bigtable

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 gerenciável e com escala em petabyte, desenvolvido pelo Google. Você pode usar o BigQuery para consultar dados armazenados no Cloud Bigtable.

Para começar, consulte Consulta de 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, veja 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 pode configurar para gravar dados no Cloud Bigtable. 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 é um banco de dados espaço-temporal distribuído, compatível com manipulação de dados e consulta espacial. O GeoMesa usa o Cloud Bigtable para armazenar os respectivos dados.

Para mais informações sobre como executar o GeoMesa de maneira compatível com o Cloud Bigtable, veja a documentação do GeoMesa.

Bancos de dados de gráficos

Nesta seção, descrevemos os bancos de dados de gráficos que estão integrados ao Cloud Bigtable.

HGraphDB

HGraphDB 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.

JanusGraph

JanusGraph 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.

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, revisados e ter a versão controlada.

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).

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 é um sistema de monitoramento e banco de dados de série temporal. O Heroic pode usar o Cloud Bigtable para armazenar os dados dele.

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).