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Esta página explica os tipos de plug-ins que são instalados por padrão quando você cria uma instância do Cloud Data Fusion. Esses plug-ins estão disponíveis no
namespace padrão da sua instância e em todos os novos namespaces que você criar. É
possível fazer o download de outros plug-ins no Hub.
Os plug-ins têm as seguintes categorias no Cloud Data Fusion. Elas aparecem no painel à esquerda na página Studio do Cloud Data Fusion.
Origem
Os plug-ins de origem se conectam a bancos de dados, arquivos ou streams em tempo real em que o pipeline lê dados. Você configura fontes para um pipeline de dados usando a interface da Web, para que não seja necessário usar código para configurar conexões de baixo nível.
Transformar
Os plug-ins de transformação mudam os dados depois que eles são carregados de uma fonte. Por
exemplo, é possível usar esses plug-ins para clonar um registro, mudar o formato do arquivo para
JSON ou criar uma transformação personalizada usando JavaScript.
Analytics
Os plug-ins de análise executam agregações, como a união de dados de diferentes fontes e a execução de operações de análise e machine learning.
Coletor
Os plug-ins de coletor gravam dados em recursos, como o Cloud Storage, o BigQuery, o Spanner, bancos de dados relacionais, sistemas de arquivos e mainframes. É possível consultar os dados gravados no destino usando a interface da Web do Cloud Data Fusion ou a API REST.
Condições e ações
Os plug-ins de condição e ação programam ações que ocorrem durante um fluxo de trabalho,
mas não manipulam dados diretamente nesse fluxo.
Exemplos de casos de uso:
Adicione o plug-in de ação do banco de dados ao pipeline para programar um comando do banco de dados para ser executado no final do pipeline.
Ative uma ação que move arquivos no Cloud Storage adicionando o
plug-in de movimentação de arquivos ao seu pipeline.
Alertas e gerenciadores de erros
Quando os estágios do pipeline encontram valores nulos, erros lógicos ou outros
erros, os plug-ins de gerenciador de erros os detectam. Use esses plug-ins para encontrar erros na
saída após um plug-in de transformação ou análise no pipeline. É possível gravar
os erros em um banco de dados para análise.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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)."]]
