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Cuando creas una canalización de datos en Cloud Data Fusion, usas una serie de etapas, conocidas como nodos, para mover y administrar los datos a medida que fluyen de la fuente al destino.
Cada nodo consta de un complemento, un módulo personalizable que extiende las capacidades de Cloud Data Fusion.
Para encontrar los complementos en la interfaz web de Cloud Data Fusion, ve a la página Studio. Para obtener más complementos, haz clic en Hub.
Tipos de complementos
Los complementos se clasifican en las siguientes categorías:
Fuentes
Transformaciones
Analytics
Receptores
Condiciones y acciones
Controladores de errores y alertas
Fuentes
Los complementos de origen se conectan a bases de datos, archivos o transmisiones en tiempo real desde los que tu canalización lee datos. Configuras las fuentes de tu canalización de datos con la interfaz web para que no tengas que preocuparte por codificar conexiones de bajo nivel.
Transformaciones
Los complementos de transformación cambian los datos después de que se transfieren desde una fuente. Por ejemplo, puedes clonar un registro, cambiar el formato de archivo a JSON o usar el complemento de JavaScript para crear una transformación personalizada.
Analytics
Los complementos de Analytics realizan agregaciones, como unir datos de diferentes fuentes y ejecutar operaciones de estadísticas y de aprendizaje automático.
Receptores
Los complementos de destino escriben datos en recursos, como Cloud Storage, BigQuery, Spanner, bases de datos relacionales, sistemas de archivos y unidades centrales. Puedes consultar los datos que se escriben en el destino con la interfaz web de Cloud Data Fusion o la API de REST.
Condiciones y acciones
Usa complementos de condiciones y acciones para programar acciones que se llevan a cabo durante un flujo de trabajo que no manipulan directamente los datos en este. Por ejemplo:
Usa el complemento Database para programar un comando de base de datos que se ejecute al final de la canalización.
Usa el complemento File Move para activar una acción que mueva archivos dentro de
Cloud Storage.
Controladores de errores y alertas
Cuando las etapas se topan con valores nulos, errores lógicos y otras fuentes de errores, puedes usar un complemento de controlador de errores para detectarlos. Usa estos complementos para encontrar errores en el resultado después de un complemento de transformación o estadísticas. Puedes escribir los errores en una base de datos para su análisis.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eCloud Data Fusion uses plugins, which are customizable modules, to extend its capabilities in managing and moving data through a pipeline.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePlugins in Cloud Data Fusion are categorized into types such as Sources, Transformations, Analytics, Sinks, Conditions and Actions, and Error Handlers and Alerts, each serving a distinct purpose in data processing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSource plugins connect to various data origins, Transformation plugins alter ingested data, Analytics plugins perform aggregations and analysis, and Sink plugins write processed data to its destination.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCondition and action plugins allow scheduling of non-data manipulation actions within workflows, while error handler plugins catch and manage errors that occur within the pipeline, allowing for more detailed analysis of them.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Plugins overview\n\n| **Tip:** Explore the [Cloud Data Fusion plugins](/data-fusion/plugins).\n\nWhen you create a data pipeline in Cloud Data Fusion, you use a series of\nstages, known as nodes, to move and manage data as it flows from source to sink.\nEach node consists of a plugin, a customizable module that extends the\ncapabilities of Cloud Data Fusion.\n\nYou can find the plugins in Cloud Data Fusion web interface by going to\nthe **Studio** page. For more plugins, click **Hub**.\n\nPlugin types\n------------\n\nPlugins are categorized into the following categories:\n\n- Sources\n- Transformations\n- Analytics\n- Sinks\n- Conditions and actions\n- Error handlers and alerts\n\n### Sources\n\nSource plugins connect to databases, files, or real-time streams from which your\npipeline reads data. You set up sources for your data pipeline using the web\ninterface, so you don't have to worry about coding low-level connections.\n\n### Transformations\n\nTransform plugins change data after it's ingested from a source. For example,\nyou can clone a record, change the file format to JSON, or use the Javascript\nplugin to create a custom transformation.\n\n### Analytics\n\nAnalytics plugins perform aggregations, such as joining data from different\nsources and running analytics and machine learning operations.\n\n### Sinks\n\nSink plugins write data to resources, such as Cloud Storage,\nBigQuery, Spanner, relational databases, file systems,\nand mainframes. You can query the data that gets written to the sink using the\nCloud Data Fusion web interface or REST API.\n\n### Conditions and actions\n\nUse condition and action plugins to schedule actions that take place during a\nworkflow that don't directly manipulate data in the workflow. For example:\n\n- Use the Database plugin to schedule a database command to run at the end of your pipeline.\n- Use the File Move plugin to trigger an action that moves files within Cloud Storage.\n\n### Error handlers and alerts\n\nWhen stages encounter null values, logical errors, or other sources of errors,\nyou can use an error handler plugin to catch errors. Use these plugins to\nfind errors in the output after a transform or analytics plugin. You can\nwrite the errors to a database for analysis.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Explore the plugins](/data-fusion/plugins).\n- [Create a data pipeline](/data-fusion/docs/create-data-pipeline) with the plugins."]]
