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Questa pagina illustra i tipi di plug-in installati per impostazione predefinita quando crei un'istanza Cloud Data Fusion. Questi plug-in sono disponibili nello spazio dei nomi predefinito dell'istanza e in tutti i nuovi spazi dei nomi che crei. Puoi scaricare plug-in aggiuntivi da Hub.
I plug-in hanno le seguenti categorie in Cloud Data Fusion. Vengono visualizzati nel riquadro a sinistra della pagina Studio di Cloud Data Fusion.
Origine
I plug-in di origine si connettono a database, file o flussi in tempo reale in cui la pipeline legge i dati. Puoi configurare le origini per una pipeline di dati utilizzando l'interfaccia web, quindi non devi utilizzare il codice per configurare le connessioni di basso livello.
Trasforma
I plug-in di trasformazione modificano i dati dopo che sono stati caricati da un'origine. Ad esempio, puoi utilizzare questi plug-in per clonare un record, modificare il formato del file in JSON o creare una trasformazione personalizzata utilizzando JavaScript.
Analytics
I plug-in di analisi eseguono aggregazioni, ad esempio l'unione di dati provenienti da diverse origini ed eseguire operazioni di analisi e machine learning.
Sink
I plug-in di destinazione scrivono i dati in risorse come Cloud Storage,
BigQuery, Spanner, database relazionali, file system e
mainframe. Puoi eseguire query sui dati scritti nello scommettitore utilizzando l'interfaccia web o l'API REST di Cloud Data Fusion.
Condizioni e azioni
I plug-in di condizioni e azioni pianificano le azioni che si verificano durante un flusso di lavoro,
ma non manipolano direttamente i dati al suo interno.
Esempi di casi d'uso:
Pianifica l'esecuzione di un comando del database alla fine della pipeline aggiungendo il plug-in Azione database alla pipeline.
Attiva un'azione che sposta i file all'interno di Cloud Storage aggiungendo il plug-in Sposta file alla pipeline.
Gestori degli errori e avvisi
Quando le fasi della pipeline rilevano valori nulli, errori logici o altri errori, i plug-in di gestione degli errori li rilevano. Utilizza questi plug-in per trovare errori nell'output dopo un plug-in di trasformazione o analisi nella pipeline. Puoi scrivere
gli errori in un database per sottoporli ad analisi.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eCloud Data Fusion instances come with default plugins available across all namespaces.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePlugins in Cloud Data Fusion are categorized into Source, Transform, Analytics, Sink, and Conditions/Actions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSource plugins are for reading data, Transform plugins are for changing data, Analytics plugins are for aggregations, and Sink plugins are for writing data to resources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCondition and action plugins are used for scheduling actions during a workflow, without directly manipulating the data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eError handlers and alerts capture errors in pipelines, allowing for the errors to be written to a database for further analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Types of plugins\n\nThis page explains the types of plugins that are installed by default when you\ncreate a Cloud Data Fusion instance. These plugins are available in the\ndefault namespace in your instance, and any new namespaces that you create. You\ncan download additional plugins from [Hub](/data-fusion/docs/how-to/deploy-a-plugin).\n\nPlugins have the following categories in Cloud Data Fusion. They appear on\nthe left-hand panel in the Cloud Data Fusion **Studio** page.\n\nSource\n------\n\nSource plugins connect to databases, files, or real-time streams where your\npipeline reads data. You set up sources for a data pipeline using the web\ninterface, so you don't have to use code to configure low-level connections.\n\nTransform\n---------\n\nTransformation plugins change data after it's loaded from a source. For\nexample, you can use these plugins to clone a record, change the file format to\nJSON, or create a custom transformation using JavaScript.\n\nAnalytics\n---------\n\nAnalytics plugins perform aggregations, such as joining data from different\nsources and running analytics and machine learning operations.\n\nSink\n----\n\nSink plugins write data to resources, such as Cloud Storage,\nBigQuery, Spanner, relational databases, file systems, and\nmainframes. You can query the data that gets written to the sink using the\nCloud Data Fusion web interface or REST API.\n\nConditions and actions\n----------------------\n\nCondition and action plugins schedule actions that take place during a workflow,\nbut don't directly manipulate data in the workflow.\n\nExample use cases:\n\n- Schedule a database command to run at the end of your pipeline by adding the Database action plugin to your pipeline.\n- Trigger an action that moves files within Cloud Storage by adding the File Move plugin to your pipeline.\n\nError handlers and alerts\n-------------------------\n\nWhen stages of the pipeline encounter null values, logical errors, or other\nerrors, error handler plugins catch them. Use these plugins to find errors in\nthe output after a transform or analytics plugin in your pipeline. You can write\nthe errors to a database for analysis.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [deploy a plugin from the Cloud Data Fusion Hub](/data-fusion/docs/how-to/deploy-a-plugin)."]]