Cloud Bigtable
全代管式可扩缩的 NoSQL 数据库服务,用于处理大规模分析和运营工作负载,可用性达 99.999%。
新客户可获得 $300 赠金,用于抵扣在 Cloud Bigtable 上的支出。
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延迟时间始终在 10 毫秒以内,每秒可处理数百万个请求
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非常适合个性化、广告技术、金融技术、数字媒体和 IoT 等使用场景
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可根据您的存储需求无缝扩缩;重新配置时无需停机
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采用适合机器学习应用的存储引擎设计,可提升预测效果
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可轻松连接到 Google Cloud 服务(例如 BigQuery)或 Apache 生态系统
优势
快速且性能出色
您可以将 Cloud Bigtable 用作短延时应用的存储引擎,以从容应对您的需求增长(从 GB 到 PB 级数据规模),也可将其用于吞吐量高的数据处理和分析。
无缝扩容和复制
从每个集群一个节点开始,无缝扩容为数百个动态支持峰值需求的节点。复制功能可让提供实时服务的应用有更高的可用性,并将服务工作负载隔离开来。
简单且易集成
全代管式服务,可与常用的大数据工具(例如 Hadoop、Cloud Dataflow 和 Cloud Dataproc)轻松集成。另外,支持开源的 HBase API 标准,因此开发团队可轻松上手。
主要特性
主要特性
以低延迟方式实现高吞吐量
Bigtable 适合将大量数据存储在键值存储区中,支持以短延时方式实现高读写吞吐量,以便快速访问大量数据。吞吐量以线性方式扩缩;您可以通过添加 Bigtable 节点来提高 QPS(每秒查询次数)。Bigtable 是使用经过实践检验的基础架构打造的,该架构为有数十亿用户的 Google 产品(例如搜索和地图)提供支持。
无需停机即可调整集群大小
可从每秒数千次读/写无缝扩容为每秒数百万次读/写。Bigtable 吞吐量可动态调整,您只需添加或移除集群节点,而无需重启。也就是说,您可以扩大 Bigtable 集群,运行几个小时以处理某个大型负载,然后再缩减集群,整个过程中无需停机。
可以灵活地自动复制,以优化任何工作负载
写入数据一次,就能根据需要自动复制,并确保最终一致性,从而使您有足够的控制能力以实现高可用性,并将读写工作负载隔离开。无需执行手动步骤,即可确保一致性、修复数据或同步写入和删除操作。使用多集群路由的实例可获享 SLA 承诺的 99.999% 高可用性(单集群实例可享 99.9% 高可用性)。
文档
文档
Codelab:Cloud Bigtable 简介
上手体验 Cloud Bigtable Codelab,了解如何避免常见的架构设计错误,如何导入数据,然后查询和使用这些数据。
创建 Cloud Bigtable 实例
使用命令行工具或 Cloud Console 创建 Cloud Bigtable 实例。
快速入门:使用 cbt 工具
直接了解如何使用 cbt 命令行连接到 Cloud Bigtable 实例,如何执行基本管理任务,以及如何读取和写入表数据。
以极短停机时间从 HBase 迁移到 Cloud Bigtable
使用专为从 HBase 表架构创建 Cloud Bigtable 表、导入 HBase 表的快照以及验证已迁移数据的完整性而设计的工具。
自动扩缩
让 Cloud Bigtable 能够在使用情况发生变化时自动添加或移除节点,从而大幅降低过度预配资源或预配资源不足的风险。
面向 Cassandra 用户的 Cloud Bigtable 简介
了解 Cloud Bigtable 与 Apache Cassandra 之间的异同,以便您可以迁移现有应用或使用 Bigtable 构建新应用。
Cloud Bigtable 客户端库
使用您偏好的编程语言的 Google Cloud 客户端库处理 Cloud Bigtable 事务。
使用 Key Visualizer 优化架构性能
借助 Key Visualizer,您能够以热图格式查看关键访问模式,从而优化 Cloud Bigtable 架构以提升性能。
使用场景
使用场景
根据历史行为构建模型。持续更新欺诈模式,并与实时交易进行比较。存储并整合市场数据、交易活动和其他数据(例如社交网络平台和业务数据)。
实时提取和分析来自传感器的大量时间序列数据,跟上物联网极快的数据速度,以跟踪正常和异常行为。让客户可以构建信息中心并对自己的数据进行实时分析。
整合大量众多来源的未提炼数据,通常用于跨渠道推动一致的客户活动。收集并比较大量不同客户的行为数据,以发现可以促成推荐和销售的常见规律。
合作伙伴
集成
Cloud Bigtable 可与 Apache® 生态系统和其他 Google Cloud 产品集成,以分析、处理和存储数据。如需了解详情,请参阅集成文档。