Cloud Data Fusion-Plug-ins

Diese Quelle liest den gesamten Inhalt einer BigQuery-Tabelle.

Diese Senke schreibt in mehrere BigQuery-Tabellen. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Diese Senke schreibt in eine BigQuery-Tabelle. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Dieses Quellen-Plug-in liest Objekte aus einem Pfad in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Senken-Plug-in schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Liest aus mehreren Tabellen in einer Datenbank. Wird mit Plug-ins mit mehreren Senken wie Cloud Storage mit mehreren Senken und BigQuery mit mehreren Senken verwendet, um Daten aus einer ganzen Datenbank in eine einzige Pipeline zu laden.

Liest aus einer MySQL-Instanz mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Liest aus einer Oracle-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Diese Quelle liest sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw. aus Salesforce im Batch-Modus.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für die Batch- und Delta-basierte Datenextraktion über Operational Data Provisioning (ODP) her.

Liest aus einem SQL Server mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Diese Quelle liest den gesamten Inhalt einer BigQuery-Tabelle.

Liest aus einer BigQuery-Tabelle, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Dieses Plug-in führt eine BigQuery-SQL-Abfrage aus.

Diese Senke schreibt in mehrere BigQuery-Tabellen. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Diese Senke schreibt in eine BigQuery-Tabelle. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Batch-Senke, die Daten in Cloud Bigtable schreibt.

Diese Quelle liest Daten aus Cloud Bigtable.

Nimmt Daten in eines der von Dataplex unterstützten Assets auf.

Liest Daten aus Dataplex-Entitäten (Tabellen) aus Cloud Storage- oder BigQuery-Assets.

Diese Quelle liest Daten aus Datastore. Datastore ist eine NoSQL-Dokumentdatenbank, die für Autoscaling und hohe Leistung entwickelt wurde.

Diese Senke schreibt Daten in Cloud Datastore. Datastore ist eine NoSQL-Dokumentdatenbank, die für Autoscaling und hohe Leistung entwickelt wurde.

Lesevorgänge aus Cloud Firestore in Batchpipelines.

Plug-in zum Schreiben nach Cloud Firestore über Batch- und Streamingpipelines.

Dieses Senken-Plug-in schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Dieses Quellen-Plug-in liest Objekte aus einem Pfad in einem Cloud Storage-Bucket.

Liest aus einer Cloud Storage-Datei, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Dieses Plug-in löscht Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Plug-in kopiert Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Sie können ein einzelnes Objekt oder ein Verzeichnis mit Objekten kopieren.

Dieses Plug-in erstellt Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Erstellt eine leere DONE-Datei (oder leere SUCCESS-Datei) im angegebenen Cloud Storage-Bucket nach Abschluss der Pipeline, die Erfolgreich oder Fehlgeschlagen ist, um abhängige Prozesse zu orchestrieren.

Dieses Plug-in verschiebt Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Einzelne Objekte oder Verzeichnisse mit Objekten können verschoben werden.

Dieses Plug-in wird in Verbindung mit der MultiTableDatabase-Quelle verwendet, um Einträge aus mehreren Datenbanken in separate Verzeichnisse zu schreiben.

Entschlüsselt sensible Daten, die zuvor durch Cloud Data Loss Prevention (DLP) verschlüsselt wurden, mithilfe einer umkehrbaren Verschlüsselungstransformation wie der formaterhaltenden Verschlüsselung.

Trennt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) APIs abhängig davon, ob sie mit einer benutzerdefinierten Vorlage übereinstimmen.

Entfernt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) durch Anwendung einiger vordefinierten DLP-Filter oder einer benutzerdefinierte Vorlage.

Dateien aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis werden über die Google Drive API gelesen.

Das Senken-Plug-in speichert Dateien aus der Pipeline über die Google Drive API im Google Drive-Verzeichnis.

Schreibt Tabellen in das angegebene Google Drive-Verzeichnis.

Liest Tabellen aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis.

Diese Senke schreibt in ein Pub/Sub-Thema mithilfe Streamingpipelines.

Diese Quelle liest in Echtzeit aus einem Pub/Sub-Abo.

Diese Senke schreibt in eine Cloud Spanner-Tabelle.

Diese Quelle liest aus einer Cloud Spanner-Tabelle.

Dieses Plug-in wandelt Audiodateien mithilfe von Speech-to-Text in Text um.

Gruppiert nach einem oder mehreren Feldern und führt anschließend Aggregatfunktionen wie avg, count, count(*), first, last, max, min, sum, collect für jede Gruppe aus.

Führt Einträge aus einer oder mehreren Eingaben auf Basis von Join-Schlüsseln zusammen. Unterstützt innere und äußere Joins, die Auswahl und das Umbenennen von Ausgabefeldern

Top N gibt die obersten „n“-Einträge aus dem Eingabesatz basierend auf den in der Plug-in-Konfiguration angegebenen Kriterien zurück.

Wendet Aggregationsfunktionen auf ein Datenfenster an.

Am Ende einer Pipelineausführung wird eine E-Mail gesendet.

Aktion zum Senden einer E-Mail am Ende einer Pipelineausführung.

Erstellt eine leere DONE-Datei (oder leere SUCCESS-Datei) im angegebenen Cloud Storage-Bucket nach Abschluss der Pipeline, die Erfolgreich oder Fehlgeschlagen ist, um abhängige Prozesse zu orchestrieren.

Führt eine HTTP-Anfrage am Ende einer Pipelineausführung aus.

Kafka Alert Publisher erlaubt das Veröffentlichen von Benachrichtigungen in Kafka als JSON-Objekte.

Führt eine MariaDB-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Führt eine Netezza-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Führt eine Oracle-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Führt eine PostgreSQL-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Führt eine SQL Server-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Führt eine Teradata-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Benachrichtigungen werden als JSON-Objekte im CDAP Transactional Messaging-System (TMS) veröffentlicht.

Batch-Senke, die Daten in Apache Cassandra schreibt.

Batch-Quelle, die aus Apache Cassandra liest.

Schreibt Einträge in eine HBase-Tabelle, bei der ein Feld dem Zeilenschlüssel zugeordnet wird und alle anderen Eintragsfelder den Spaltenqualifizierern zugeordnet werden.

Batch-Quelle, die aus einer Spaltenfamilie in einer HBase-Tabelle liest.

In Hive Export wird eine ausgewählte Abfrage als Eingabe verwendet, um diese Abfrage für die Hive-Tabelle auszuführen und die Ergebnisse am angegebenen Speicherort zu speichern.

Aktion zum Abrufen von Daten von einem externen HTTP-Endpunkt und zum Erstellen einer Datei in HDFS.

Kafka Alert Publisher erlaubt das Veröffentlichen von Benachrichtigungen in Kafka als JSON-Objekte.

Kafka-Batch-Quelle, die Ereignisse aus Apache Kafka in Batchpipelines liest.

Kafka-Streamingquelle, die Ereignisse aus Apache Kafka in Streamingpipelines liest.

Kafka-Senke, mit der Sie Ereignisse in CSV oder JSON in Kafka schreiben können.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Python aus.

Dieses Plug-in partitioniert ein Spark-RDD neu.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, das RDD in RDD umwandelt, wobei vollständiger Zugriff auf alle Spark-Features besteht.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus.

Führt von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, der auf eine Eingabe-RDD oder -Dataframe mit uneingeschränktem Zugriff auf alle Spark-Features angewendet wird.

Durchsucht Logs aus beliebigen Eingabequellen nach relevanten Informationen wie URI, IP-Adresse, Browser, Gerät, HTTP-Statuscode und Zeitstempel.

Quell-Plug-in zum Laden von Daten aus einem Anaplan-Modell in eine Datenpipeline.

Senken-Plug-in zur Unterstützung des Datenimports von CDAP auf den Anaplan-Server.

Führt eine Aktion bzw. einen Prozess aus, der im gegebenen Anaplan-Modell vordefiniert ist. Dies wird am häufigsten verwendet, um sich auf den Import und Export von Daten vorzubereiten.

Liest Daten zu Anzeigen aus der Facebook Insights API in Batch-Pipelines.

Lesevorgänge aus Google Analytics 360 in Batchpipelines.

Lesevorgänge aus Google Analytics 360 in Streamingpipelines.

Dateien aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis werden über die Google Drive API gelesen.

Das Senken-Plug-in speichert Dateien aus der Pipeline über die Google Drive API im Google Drive-Verzeichnis.

Schreibt Tabellen in das angegebene Google Drive-Verzeichnis.

Liest Tabellen aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis.

Liest Daten in den Formaten JSON, XML, CSV, TSV, TEXT und BLOB aus HTTP/HTTPS-APIs in Batchpipelines.

Senken-Plug-in zum Senden der Nachrichten von der Pipeline an einen externen HTTP-Endpunkt.

Führt eine HTTP-Anfrage am Ende einer Pipelineausführung aus.

Dies ist eine Streamingquelle, die in einem bestimmten Intervall Daten von einer angegebenen URL abruft und die Ergebnisse an das nächste Plug-in übergibt.

Liest Daten in den Formaten JSON, XML, CSV, TSV, TEXT und BLOB aus HTTP/HTTPS APIs in Streamingpipelines.

Aktion zum Abrufen von Daten von einem externen HTTP-Endpunkt und zum Erstellen einer Datei in HDFS.

Plug-in zum Schreiben von Daten in HubSpot CRM in Batch- und Streamingpipelines

Liest Daten aus HubSpot CRM in Streamingpipelines.

Liest Daten aus HubSpot CRM in Batchpipelines.

Diese Quelle liest sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw. aus Salesforce im Batch-Modus.

Diese Quelle erfasst Updates in Salesforce-sObjects. Beispiele für sObjects sind Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw.

Eine Batch-Senke, die sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte, etc. in Salesforce einfügt.

Mit dieser Quelle werden Aktualisierungen in Salesforce-sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte erfasst.

Über diese Senke werden Einträge über eine Server-zu-Server-Integration mit der SFMC API in eine SFMC-Datenerweiterung (Salesforce Marketing Cloud) eingefügt.

Diese Quelle liest mehrere sObjects aus Salesforce. Sie sollte in Verbindung mit Multi-Senken verwendet werden.

Liest aus einer oder mehreren Tabellen innerhalb von ServiceNow.

Dieses Plug-in wandelt Audiodateien mithilfe von Speech-to-Text in Text um.

Liest Objekte wie Artikelkommentare, Postkommentare, Anfragekommentare, Ticketkommentare, Gruppen, Organisationen, Zufriedenheitsbewertungen, Tags, Ticketfelder, Ticketmesswerte, Ticketmesswertereignisse, Tickets, Nutzerinnen und Nutzer aus Zendesk.

Multi-Quelle, die mehrere Objekte aus Zendesk liest und an bestimmte Ziele weiterleitet. Sollte in Verbindung mit einer Multi-Senke verwendet werden.

Schreibt in ein Dateisystem in verschiedenen Formaten.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus einem verteilten Dateisystem lesen müssen.

Schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus Amazon S3 lesen müssen.

Diese Senke wird für das Schreiben in Amazon S3 in verschiedenen Formaten verwendet.

Die Amazon S3 Client-Aktion dient dazu, vor oder nach der Ausführung einer Pipeline mit S3-Buckets und -Objekten zu arbeiten.

Einträge werden entweder mit einem oder mehreren Feldern oder mit dem Eintrag als Ganzes dedupliziert. Außerdem wird die logische Auswahl eines Eintrags aus den doppelten Einträgen auf der Grundlage eines Filterfelds unterstützt. Unterstützte logische Funktionen sind „max“, „min“, „first“ und „last“.

Dedupliziert Eingabeeinträge so, dass alle Ausgabeeinträge unterschiedlich sind.

Nachrichten werden anhand bestimmter Kriterien herausgefiltert.

Trennt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) APIs abhängig davon, ob sie mit einer benutzerdefinierten Vorlage übereinstimmen.

Dieses Plug-in wendet Anweisungen zur Datentransformation, die entweder über eine interaktive Benutzeroberfläche oder manuell generiert werden, auf Ihre Dateneinträge an.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus Amazon S3 lesen müssen.

Batch-Quelle, um Microsoft Azure Blob Storage als Quelle zu verwenden.

Lädt Daten aus externen oder internen bereitgestellten Dateien in Cloud Storage in eine vorhandene Snowflake-Tabelle.

Dieses Senken-Plug-in schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Dieses Plug-in liest Objekte aus einem Pfad in einem Cloud Storage-Bucket.

Liest aus einer Cloud Storage-Datei, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Dieses Plug-in löscht Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Plug-in kopiert Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Sie können ein einzelnes Objekt oder ein Verzeichnis mit Objekten kopieren.

Dieses Plug-in erstellt Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Plug-in verschiebt Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Einzelne Objekte oder Verzeichnisse mit Objekten können verschoben werden.

Dieses Plug-in wird in Verbindung mit der MultiTableDatabase-Quelle verwendet, um Einträge aus mehreren Datenbanken in separate Verzeichnisse zu schreiben.

Erstellt eine leere DONE-Datei (oder leere SUCCESS-Datei) im angegebenen Cloud Storage-Bucket nach Abschluss der Pipeline, die Erfolgreich oder Fehlgeschlagen ist, um abhängige Prozesse zu orchestrieren.

Führt ein von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestelltes JavaScript aus, das einen Eintrag in null oder mehr Einträge umwandelt.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Python aus.

Führt von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Python-Code zum Transformieren von Eingabeeinträgen aus, die als Python-Wörterbuch verfügbar sind.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, das RDD in RDD umwandelt, wobei vollständiger Zugriff auf alle Spark-Features besteht.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus.

Führt von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, der auf eine Eingabe-RDD oder -Dataframe mit uneingeschränktem Zugriff auf alle Spark-Features angewendet wird.

Komprimiert konfigurierte Felder mit verschiedenen Komprimierungsalgorithmen wie SNAPPY, ZIP und GZIP.

Dekomprimiert konfigurierte Felder mit Komprimierungsalgorithmen wie SNAPPY, ZIP und GZIP.

Steuerelement, das die bedingte Ausführung in Pipelines anhand von Ausdrücken ermöglicht.

Erfasst Fehler, die in der vorherigen Phase ausgegeben wurden, und fügt dem Eintrag eine Fehlermeldung, einen Code und eine Phase hinzu.

Batch-Senke, die dazu führt, dass eine Pipeline sofort nach dem Empfang des ersten Eintrags fehlschlägt.

Dieses Plug-in sendet Einträge mit einem Nullwert für ein bestimmtes Feld an den Port Null und die mit einem Nicht-Null-Wert an den Nicht-Null-Port.

Leitet einen Eintrag anhand der Auswertung eines Ausdrucks für den Wert eines oder mehrerer seiner Felder an einen geeigneten Port weiter.

Der Union Splitter wird verwendet, um Daten nach einem Union-Schema aufzuteilen. Dadurch kann die typspezifische Logik nachgelagert werden.

Führt eine Aktion bzw. einen Prozess aus, der im gegebenen Anaplan-Modell vordefiniert ist. Dies wird am häufigsten verwendet, um sich auf den Import und Export von Daten vorzubereiten.

Führt eine SQL-Abfrage am Anfang oder Ende einer Pipeline aus.

Aktion, die einen Datenbankbefehl ausführt.

Führt eine Datenbankabfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines DB2-Befehls.

Mit diesem Aktions-Plug-in kann geprüft werden, ob eine Datei leer ist oder ob der Inhalt einer Datei mit einem bestimmten Muster übereinstimmt.

Löscht eine oder mehrere Dateien.

Verschiebt eine oder mehrere Dateien.

Kopiert Dateien vom FTP-Server an das angegebene Ziel.

Kopiert Dateien von einem bestimmten Ziel auf den FTP-Server.

Dieses Plug-in löscht Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Plug-in kopiert Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Sie können ein einzelnes Objekt oder ein Verzeichnis mit Objekten kopieren.

Dieses Plug-in erstellt Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

Dieses Plug-in verschiebt Objekte von einem Cloud Storage-Bucket in einen anderen. Einzelne Objekte oder Verzeichnisse mit Objekten können verschoben werden.

Aktion zum Abrufen von Daten von einem externen HTTP-Endpunkt und zum Erstellen einer Datei in HDFS.

Aktion zum Ausführen eines MariaDB-Befehls.

Aktion zum Ausführen eines MySQL-Befehls.

Aktion zum Ausführen eines Netezza-Befehls.

Aktion zum Ausführen eines Oracle-Befehls.

Ein Aktions-Plug-in für den effizienten Export von Daten aus Oracle in ein Dateisystem mithilfe der Befehlszeilentools von Oracle.

Aktion zum Ausführen eines PostgreSQL-Befehls.

Stellt eine SSH-Verbindung zu einem Remote-Computer her, um Befehle auf diesem Computer auszuführen.

SFTP Copy ermöglicht das Kopieren der Dateien aus dem angegebenen Verzeichnis auf SFTP-Servern in das angegebene Ziel.

CDAP-Aktions-Plug-in zum Löschen der angegebenen Dateien von einem SFTP-Server.

SFTP Put ermöglicht das Hochladen von Dateien aus dem Dateisystem (lokal/HDFS) auf den FTP-Server. Mit File Regex können Sie auch nur die Dateien filtern, die von Interesse sind.

Führt eine angegebene SQL-Abfrage in Snowflake aus.

Aktion zum Ausführen eines SQL Server-Befehls.

Aktion zum Ausführen eines Teradata-Befehls.

Kopiert eine Datei oder Dateien aus einer Microsoft Windows-Freigabe in ein Dateisystem.

Plug-in zum Schreiben von Daten in HubSpot CRM in Batch- und Streamingpipelines

Liest Daten aus HubSpot CRM in Streamingpipelines.

Liest Daten aus HubSpot CRM in Batchpipelines.

Diese Quelle liest sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw. aus Salesforce im Batch-Modus.

Eine Batch-Senke, die sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte, etc. in Salesforce einfügt.

Diese Quelle erfasst Updates in Salesforce-sObjects. Beispiele für sObjects sind Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw.

Mit dieser Quelle werden Aktualisierungen in Salesforce-sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte erfasst.

Über diese Senke werden Einträge über eine Server-zu-Server-Integration mit der SFMC API in eine SFMC-Datenerweiterung (Salesforce Marketing Cloud) eingefügt.

Diese Quelle liest mehrere sObjects aus Salesforce. Sie sollte in Verbindung mit Multi-Senken verwendet werden.

Formatiert Eingaben in einen CSV-Eintrag mit Formaten wie DELIMITED, EXCEL, MYSQL, RFC4180 und TDF.

Parst einen CSV-Eintrag, der als DEFAULT, EXCEL, MYSQL, RFC4180, „tabulatorgetrennt“ oder „durch senkrechten Strich getrennt“ formatiert ist, in einen strukturierten Eintrag.

Schreibt in ein Dateisystem in verschiedenen Formaten.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus einem verteilten Dateisystem lesen müssen.

Dieses Senken-Plug-in schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Kafka-Senke, mit der Sie Ereignisse in CSV oder JSON in Kafka schreiben können.

Batch-Senke, die Daten in Cloud Bigtable schreibt.

Diese Quelle liest Daten aus Cloud Bigtable.

Aktion, die einen Datenbankbefehl ausführt.

Liest aus einer Datenbank mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine Datenbanktabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer relationalen Datenbanktabelle, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Führt eine Datenbankabfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Liest aus einer DB2 mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine DB2-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines DB2-Befehls.

Schreibt Einträge in eine DB2-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Schreibt Einträge in eine MariaDB-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer MariaDB mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine MariaDB-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines MariaDB-Befehls.

Liest aus mehreren Tabellen in einer Datenbank. Wird mit Plug-ins mit mehreren Senken wie Cloud Storage mit mehreren Senken und BigQuery mit mehreren Senken verwendet, um Daten aus einer ganzen Datenbank in eine einzige Pipeline zu laden.

Führt eine MySQL-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Schreibt Einträge in eine MySQL-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer MySQL-Instanz mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Aktion zum Ausführen eines MySQL-Befehls.

Liest aus einer Oracle-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine Oracle-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine Oracle-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Oracle-Befehls.

Ein Aktions-Plug-in für den effizienten Export von Daten aus Oracle in ein Dateisystem mithilfe der Befehlszeilentools von Oracle.

Liest aus einer PostgreSQL-Instanz mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge eine PostgreSQL-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine PostgreSQL-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines PostgreSQL-Befehls.

Diese Senke schreibt in eine Cloud Spanner-Tabelle.

Diese Quelle liest aus einer Cloud Spanner-Tabelle.

Schreibt Einträge in eine SQL Server-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine SQL Server-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Liest aus einem SQL Server mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Aktion zum Ausführen eines SQL Server-Befehls.

DB2 führt eine DB2-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Diese Quelle liest den gesamten Inhalt einer BigQuery-Tabelle.

Liest aus einer BigQuery-Tabelle, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Dieses Plug-in führt eine BigQuery-SQL-Abfrage aus.

Diese Senke schreibt in mehrere BigQuery-Tabellen. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Diese Senke schreibt in eine BigQuery-Tabelle. Daten werden zuerst in einen temporären Speicherort in Cloud Storage geschrieben und dann von dort in BigQuery geladen.

Lädt Daten aus externen oder internen bereitgestellten Dateien in Cloud Storage in eine vorhandene Snowflake-Tabelle.

In Hive Export wird eine ausgewählte Abfrage als Eingabe verwendet, um diese Abfrage für die Hive-Tabelle auszuführen und die Ergebnisse am angegebenen Speicherort zu speichern.

Schreibt Einträge in eine Netezza-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer Netezza mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine Netezza-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Netezza-Befehls.

Erstellt eine SCD2-Darstellung eines Eintrags, indem Quelleinträge nach dem angegebenen Schlüssel gruppiert werden und die Start- und Enddaten (Ablaufdaten) für diesen generiert werden.

Schreibt Daten in eine Snowflake-Tabelle in Batchpipelines.

Liest Daten aus Snowflake-Tabellen in Batchpipelines.

Führt eine angegebene SQL-Abfrage in Snowflake aus.

Schreibt Einträge in eine Teradata-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer Teradata-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine Teradata-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Teradata-Befehls.

Entschlüsselt sensible Daten, die zuvor durch Cloud Data Loss Prevention (DLP) verschlüsselt wurden, mithilfe einer umkehrbaren Verschlüsselungstransformation wie der formaterhaltenden Verschlüsselung.

Trennt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) APIs abhängig davon, ob sie mit einer benutzerdefinierten Vorlage übereinstimmen.

Entfernt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) durch Anwendung einiger vordefinierten DLP-Filter oder einer benutzerdefinierte Vorlage.

Führt eine HTTP-Anfrage aus, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Liest aus einer relationalen Datenbanktabelle, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Liest aus einer Cloud Storage-Datei, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Am Ende einer Pipelineausführung wird eine E-Mail gesendet.

Aktion zum Senden einer E-Mail am Ende einer Pipelineausführung.

Liest Daten zu bestehenden Marketingkampagnen, E-Mail-Analysen, Absprüngen, Spam-Berichten von SendGrid.

Daten in SendGrid in Batch- und Streamingpipelines schreiben.

Formatiert Eingaben in einen CSV-Eintrag mit Formaten wie DELIMITED, EXCEL, MYSQL, RFC4180 und TDF.

Parst einen CSV-Eintrag, der als DEFAULT, EXCEL, MYSQL, RFC4180, „tabulatorgetrennt“ oder „durch senkrechten Strich getrennt“ formatiert ist, in einen strukturierten Eintrag.

Schreibt in ein Dateisystem in verschiedenen Formaten.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus einem verteilten Dateisystem lesen müssen.

Dateistreamingquelle, die ein Verzeichnis überwacht und den Dateiinhalt von neu hinzugefügten Dateien streamt.

Dieses Senken-Plug-in wird an eine vorhandene Datei angehängt, bis ein Größenbasierter oder ein altersbasierter Grenzwert erreicht wird.

Mit diesem Aktions-Plug-in kann geprüft werden, ob eine Datei leer ist oder ob der Inhalt einer Datei mit einem bestimmten Muster übereinstimmt.

Löscht eine oder mehrere Dateien.

Verschiebt eine oder mehrere Dateien.

Batch-Quelle zum Lesen von FTP (ftp://..) oder SFTP (sftp://...).

Kopiert Dateien vom FTP-Server an das angegebene Ziel.

Kopiert Dateien von einem bestimmten Ziel auf den FTP-Server.

Diese Transformation nutzt die Apache PDF Box-Bibliothek, um Text und Metadaten aus einer PDF-Datei zu extrahieren.

Diese Senke wird für das Schreiben in Amazon S3 in verschiedenen Formaten verwendet.

SFTP Copy ermöglicht das Kopieren der Dateien aus dem angegebenen Verzeichnis auf SFTP-Servern in das angegebene Ziel.

CDAP-Aktions-Plug-in zum Löschen der angegebenen Dateien von einem SFTP-Server.

SFTP Put ermöglicht das Hochladen von Dateien aus dem Dateisystem (lokal/HDFS) auf den FTP-Server. Mit File Regex können Sie auch nur die Dateien filtern, die von Interesse sind.

Einträge werden entweder mit einem oder mehreren Feldern oder mit dem Eintrag als Ganzes dedupliziert. Außerdem wird die logische Auswahl eines Eintrags aus den doppelten Einträgen auf der Grundlage eines Filterfelds unterstützt. Unterstützte logische Funktionen sind „max“, „min“, „first“ und „last“.

Dedupliziert Eingabeeinträge so, dass alle Ausgabeeinträge unterschiedlich sind.

Nachrichten werden anhand bestimmter Kriterien herausgefiltert.

Trennt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) APIs abhängig davon, ob sie mit einer benutzerdefinierten Vorlage übereinstimmen.

Dieses Plug-in sendet Einträge mit einem Nullwert für ein bestimmtes Feld an den Port Null und die mit einem Nicht-Null-Wert an den Nicht-Null-Port.

Stichproben großer Datasets, die über dieses Plug-in fließen, um nach dem Zufallsprinzip mit systematischen oder Reservoir-Stichproben Einträge abzurufen.

Top N gibt die obersten „n“-Einträge aus dem Eingabesatz basierend auf den in der Plug-in-Konfiguration angegebenen Kriterien zurück.

Batch-Quelle zum Lesen von FTP (ftp://..) oder SFTP (sftp://...).

Kopiert Dateien vom FTP-Server an das angegebene Ziel.

Kopiert Dateien von einem bestimmten Ziel auf den FTP-Server.

SFTP Copy ermöglicht das Kopieren der Dateien aus dem angegebenen Verzeichnis auf SFTP-Servern in das angegebene Ziel.

CDAP-Aktions-Plug-in zum Löschen der angegebenen Dateien von einem SFTP-Server.

SFTP Put ermöglicht das Hochladen von Dateien aus dem Dateisystem (lokal/HDFS) auf den FTP-Server. Mit File Regex können Sie auch nur die Dateien filtern, die von Interesse sind.

Lesevorgänge aus Google Analytics 360 in Batchpipelines.

Lesevorgänge aus Google Analytics 360 in Streamingpipelines.

Dateien aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis werden über die Google Drive API gelesen.

Das Senken-Plug-in speichert Dateien aus der Pipeline über die Google Drive API im Google Drive-Verzeichnis.

Liest Tabellen aus dem angegebenen Google Drive-Verzeichnis.

Schreibt Tabellen in das angegebene Google Drive-Verzeichnis.

Schreibt Einträge in eine HBase-Tabelle, bei der ein Feld dem Zeilenschlüssel zugeordnet wird und alle anderen Eintragsfelder den Spaltenqualifizierern zugeordnet werden.

Batch-Quelle, die aus einer Spaltenfamilie in einer HBase-Tabelle liest.

In Hive Export wird eine ausgewählte Abfrage als Eingabe verwendet, um diese Abfrage für die Hive-Tabelle auszuführen und die Ergebnisse am angegebenen Speicherort zu speichern.

Aktion zum Abrufen von Daten von einem externen HTTP-Endpunkt und zum Erstellen einer Datei in HDFS.

Dieses Plug-in ist ein Quell-Plug-in, mit dem Nutzerinnen und Nutzer XML-Dateien lesen können, die in HDFS gespeichert sind.

Aktion zum Abrufen von Daten von einem externen HTTP-Endpunkt und zum Erstellen einer Datei in HDFS.

Führt eine HTTP-Anfrage aus, um Argumente abzurufen, die in der Pipeline festgelegt werden sollen.

Liest aus einer DB2 mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine DB2-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines DB2-Befehls.

Schreibt Einträge in eine DB2-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Schreibt Einträge in eine Netezza-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer Netezza mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine Netezza-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Netezza-Befehls.

Liest aus einer Datenbank mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine Datenbanktabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest Dokumente aus einer MongoDB-Sammlung und konvertiert jedes Dokument mithilfe eines angegebenen Schemas in einen StructuredRecord.

Diese Senke schreibt in eine MongoDB-Sammlung.

Führt eine MySQL-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Schreibt Einträge in eine MySQL-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer MySQL-Instanz mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Aktion zum Ausführen eines MySQL-Befehls.

Schreibt Einträge in eine Netezza-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer Netezza mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine Netezza-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Netezza-Befehls.

Liest aus einer Oracle-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine Oracle-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine Oracle-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Oracle-Befehls.

Ein Aktions-Plug-in für den effizienten Export von Daten aus Oracle in ein Dateisystem mithilfe der Befehlszeilentools von Oracle.

Liest aus einer PostgreSQL-Instanz mithilfe einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge eine PostgreSQL-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine PostgreSQL-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines PostgreSQL-Befehls.

Schreibt Einträge in eine SQL Server-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine SQL Server-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Liest aus einem SQL Server mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Aktion zum Ausführen eines SQL Server-Befehls.

Schreibt Einträge in eine Teradata-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Liest aus einer Teradata-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Führt eine Teradata-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Teradata-Befehls.

Daten werden als JSON-String in Elasticsearch geschrieben und dann mit dem von Nutzerinnen und Nutzern angegebenen Index, Typ und idField indexiert.

Schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Formatiert einen strukturierten Eintrag als JSON-Objekt.

Parst eines JSON-Eingabeereignis in einen Eintrag mithilfe von JSON-Pfaden zum Extrahieren von Feldern aus einer komplexen verschachtelten JSON-Eingabestruktur.

Kafka-Senke, mit der Sie Ereignisse in CSV oder JSON in Kafka schreiben können.

Akzeptiert ein Feld, das einen korrekt formatierten XML-String enthält, und gibt eine korrekt formatierte JSON-String-Version der Daten aus.

Lesevorgänge aus Confluent Kafka in Streamingpipelines.

Plug-in zum Schreiben in Confluent Kafka in Streamingpipelines.

Kafka-Batch-Quelle, die Ereignisse aus Apache Kafka in Batchpipelines liest.

Kafka-Streamingquelle, die Ereignisse aus Apache Kafka in Streamingpipelines liest.

Kafka Alert Publisher erlaubt das Veröffentlichen von Benachrichtigungen in Kafka als JSON-Objekte.

Kafka-Senke, mit der Sie Ereignisse in CSV oder JSON in Kafka schreiben können.

Durchsucht Logs aus beliebigen Eingabequellen nach relevanten Informationen wie URI, IP-Adresse, Browser, Gerät, HTTP-Statuscode und Zeitstempel.

Fügt jedem Eintrag ein neues Feld hinzu. Der Feldwert kann entweder eine neue UUID oder direkt über die Konfiguration festgelegt werden.

Erstellt eine Kopie jedes empfangenen Eingabeeintrags für eine konfigurierte Anzahl von Ausführungen in der Ausgabe.

Plug-in zum Generieren hierarchischer Strukturen aus flachen Schemas.

Diese Transformation verwendet entweder einen Unix-Zeitstempel oder einen String und wandelt ihn in einen formatierten String um. (aktivierte Makros).

Entfernt vertrauliche Einträge mithilfe von Cloud Data Loss Prevention (DLP) durch Anwendung einiger vordefinierten DLP-Filter oder einer benutzerdefinierte Vorlage.

Führt einen Lookup für ein bestimmtes Feld in einem Lookup-Dataset durch, indem das Feld mit dem Eingabe-Dataset abgeglichen wird und dann das Feld und sein Wert im resultierenden Dataset inkludiert wird.

Mit der Multi Field Adder-Transformation können Sie der Ausgabe ein oder mehrere Felder hinzufügen.

Mit der Projektionstransformation können Sie Felder löschen, beibehalten, umbenennen und in einen anderen Typ umwandeln.

Wenn ein Feld und ein Trennzeichen vorhanden sind, wird für jede Aufteilung des Felds ein Eintrag ausgegeben.

Konvertiert Rohdaten auf der Grundlage einer Schlüsselspalte in denormalisierte Daten.

Erstellt eine SCD2-Darstellung eines Eintrags, indem Quelleinträge nach dem angegebenen Schlüssel gruppiert werden und die Start- und Enddaten (Ablaufdaten) für diesen generiert werden.

Normalisiert Daten durch das Konvertieren von Spalten in Zeilen.

Value Mapper ist ein Transformations-Plug-in, das Stringwerte eines Felds im Eingabeeintrag einem Zuordnungswert mithilfe eines Mapping-Datasets zuweist.

Dieses Plug-in wendet Anweisungen zur Datentransformation, die entweder über eine interaktive Benutzeroberfläche oder manuell generiert werden, auf Ihre Dateneinträge an.

Die Decodierung von konfigurierten Feldern mit Decodierungsmethoden wie STRING_BASE64, BASE64, BASE32, STRING_BASE32 und HEX.

Entschlüsselt ein oder mehrere Felder in Eingabeeinträgen mit einem Schlüsselspeicher, der auf allen Knoten des Clusters vorhanden sein muss.

Verschlüsselt ein oder mehrere Felder in Eingabeeinträgen mit einem Java-Schlüsselspeicher, der auf allen Knoten des Clusters vorhanden sein muss.

Codierte konfigurierte Felder mit Codierungsmethoden wie STRING_BASE64, BASE64, BASE32, STRING_BASE32 und HEX.

Die Feldwerte werden mit Digest-Algorithmen wie MD2, MD5, SHA1, SHA256, SHA384 und SHA512 codiert.

Mit dem Excel-Plug-in können Nutzerinnen und Nutzer Daten aus einer oder mehreren Excel-Dateien lesen.

Kopiert eine Datei oder Dateien aus einer Microsoft Windows-Freigabe in ein Dateisystem.

Schreibt Daten im Avro-, Orc- oder Textformat in das Azure Data Lake Store-Verzeichnis.

Diese Senke schreibt in mehrere Azure Data Lake-Verzeichnisse.

Batch-Quelle, um Microsoft Azure Blob Storage als Quelle zu verwenden.

Die Azure Data Lake Store-Batchquelle liest Daten aus Azure Data Lake Store-Dateien und wandelt sie in StructuredRecord um.

Führt eine SQL Server-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Liest aus einem SQL Server mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine SQL Server-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Aktion zum Ausführen eines SQL Server-Befehls.

Plug-in zum Transformieren verschachtelter Daten in flache Daten.

Batch-Senke, die Daten in Apache Cassandra schreibt.

Batch-Quelle, die aus Apache Cassandra liest.

Diese Quelle liest Daten aus Datastore. Datastore ist eine NoSQL-Dokumentdatenbank, die für Autoscaling und hohe Leistung entwickelt wurde.

Diese Senke schreibt Daten in Cloud Datastore. Datastore ist eine NoSQL-Dokumentdatenbank, die für Autoscaling und hohe Leistung entwickelt wurde.

Lesevorgänge aus Cloud Firestore in Batchpipelines.

Plug-in zum Schreiben nach Cloud Firestore über Batch- und Streamingpipelines.

Schreibt Einträge in eine HBase-Tabelle, bei der ein Feld dem Zeilenschlüssel zugeordnet wird und alle anderen Eintragsfelder den Spaltenqualifizierern zugeordnet werden.

Batch-Quelle, die aus einer Spaltenfamilie in einer HBase-Tabelle liest.

Liest Dokumente aus einer MongoDB-Sammlung und konvertiert jedes Dokument mithilfe eines angegebenen Schemas in einen StructuredRecord.

Diese Senke schreibt in eine MongoDB-Sammlung.

Liest aus einer Oracle-Tabelle mit einer konfigurierbaren SQL-Abfrage. Gibt für jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile einen Eintrag aus.

Schreibt Einträge in eine Oracle-Tabelle. Jeder Eintrag wird in eine Zeile in der Tabelle geschrieben.

Führt eine Oracle-Abfrage am Ende der Pipelineausführung aus. Kann so konfiguriert werden, dass sie nur bei Erfolg, nur bei Fehlern oder immer am Ende der Ausführung ausgeführt wird.

Aktion zum Ausführen eines Oracle-Befehls.

Ein Aktions-Plug-in für den effizienten Export von Daten aus Oracle in ein Dateisystem mithilfe der Befehlszeilentools von Oracle.

Schreibt in ein Dateisystem in verschiedenen Formaten.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus einem verteilten Dateisystem lesen müssen.

Schreibt Einträge in eine oder mehrere Dateien in einem Verzeichnis in Cloud Storage, und zwar in verschiedenen Formaten wie CSV, Avro, Parquet und JSON.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Python aus.

Führt von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Python-Code zum Transformieren von Eingabeeinträgen aus, die als Python-Wörterbuch verfügbar sind.

Diese Quelle wird immer dann verwendet, wenn Sie aus Amazon S3 lesen müssen.

Beschleunigt die SAP Table Batch Source-Feature für Ihren Order-to-Cash-Prozess

Beschleunigt das SAP Table Batch Source-Feature für Ihren Procure-to-Pay-Prozess

Stellt eine Verbindung zu einer SAP Ariba-Quelle für Batchdatenintegrationen in Google Cloud her.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für Batch- und Deltabasierte Extraktion über BW Open Hub Service her.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für die Batch-basierte Extraktion mithilfe des Open Data Protocol (OData) her.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für die Batch- und Delta-basierte Datenextraktion über Operational Data Provisioning (ODP) her.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle her, um Daten in SAP Cloud Landscape Transformation (SLT) zu replizieren.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für die Batch-basierte Datenextraktion her.

Stellt eine Verbindung zu einer SAP-Quelle für Bulk-Datenübertragungen aus SAP-Tabellen und -Ansichten her.

Quell-Plug-in zum Laden von Daten aus einem Anaplan-Modell in eine Datenpipeline.

Senken-Plug-in zur Unterstützung des Datenimports von CDAP auf den Anaplan-Server.

Führt eine Aktion bzw. einen Prozess aus, der im gegebenen Anaplan-Modell vordefiniert ist. Dies wird am häufigsten verwendet, um sich auf den Import und Export von Daten vorzubereiten.

Plug-in zum Schreiben von Daten in HubSpot CRM in Batch- und Streamingpipelines

Liest Daten aus HubSpot CRM in Streamingpipelines.

Liest Daten aus HubSpot CRM in Batchpipelines.

Diese Quelle liest sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw. aus Salesforce im Batch-Modus.

Eine Batch-Senke, die sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte, etc. in Salesforce einfügt.

Mit dieser Quelle werden Aktualisierungen in Salesforce-sObjects wie Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads oder benutzerdefinierte Objekte erfasst.

Über diese Senke werden Einträge über eine Server-zu-Server-Integration mit der SFMC API in eine SFMC-Datenerweiterung (Salesforce Marketing Cloud) eingefügt.

Diese Quelle liest mehrere sObjects aus Salesforce. Sie sollte in Verbindung mit Multi-Senken verwendet werden.

Liest aus einer oder mehreren Tabellen innerhalb von ServiceNow.

Liest Objekte wie Artikelkommentare, Postkommentare, Anfragekommentare, Ticketkommentare, Gruppen, Organisationen, Zufriedenheitsbewertungen, Tags, Ticketfelder, Ticketmesswerte, Ticketmesswertereignisse, Tickets, Nutzerinnen und Nutzer aus Zendesk.

Multi-Quelle, die mehrere Objekte aus Zendesk liest und an bestimmte Ziele weiterleitet. Sollte in Verbindung mit einer Multi-Senke verwendet werden.

Pull-Dokumente werden von Elasticsearch gemäß der von Nutzerinnen und Nutzern angegebenen Abfrage abgerufen.

Daten werden als JSON-String in Elasticsearch geschrieben und dann mit dem von Nutzerinnen und Nutzern angegebenen Index, Typ und idField indexiert.

Lädt Daten aus externen oder internen bereitgestellten Dateien in Cloud Storage in eine vorhandene Snowflake-Tabelle.

Schreibt Daten in eine Snowflake-Tabelle in Batchpipelines.

Liest Daten aus Snowflake-Tabellen in Batchpipelines.

Führt eine angegebene SQL-Abfrage in Snowflake aus.

Durchsucht Logs aus beliebigen Eingabequellen nach relevanten Informationen wie URI, IP-Adresse, Browser, Gerät, HTTP-Statuscode und Zeitstempel.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Python aus.

Dieses Plug-in partitioniert ein Spark-RDD neu.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, das RDD in RDD umwandelt, wobei vollständiger Zugriff auf alle Spark-Features besteht.

Führt den von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus.

Führt von Nutzerinnen und Nutzern bereitgestellten Spark-Code in Scala aus, der auf eine Eingabe-RDD oder -Dataframe mit uneingeschränktem Zugriff auf alle Spark-Features angewendet wird.

Stellt eine SSH-Verbindung zu einem Remote-Computer her, um Befehle auf diesem Computer auszuführen.

Führt ein ausführbares Binärprogramm aus, das auf dem lokalen Dateisystem der Hadoop-Knoten installiert und verfügbar ist.

Berechnet Statistiken wie total, nulls, min, max, mean, stddev, zero, positive count und negative count.

Gruppiert nach einem oder mehreren Feldern und führt anschließend Aggregatfunktionen wie avg, count, count(*), first, last, max, min, sum, collect für jede Gruppe aus.

Liest aus Amazon Simple Queue Service (SQS) in Streamingpipelines.

Plug-in zum Schreiben in Amazon Simple Queue Service (SQS) in Streamingpipelines.

Lesevorgänge aus Confluent Kafka in Streamingpipelines.

Plug-in zum Schreiben in Confluent Kafka in Streamingpipelines.

Dateistreamingquelle, die ein Verzeichnis überwacht und den Dateiinhalt von neu hinzugefügten Dateien streamt.

Lesevorgänge aus Google Analytics 360 in Streamingpipelines.

Dies ist eine Streamingquelle, die in einem bestimmten Intervall Daten von einer angegebenen URL abruft und die Ergebnisse an das nächste Plug-in übergibt.

Liest Daten in den Formaten JSON, XML, CSV, TSV, TEXT und BLOB aus HTTP/HTTPS APIs in Streamingpipelines.

Liest Daten aus HubSpot CRM in Streamingpipelines.

Kafka-Streamingquelle, die Ereignisse aus Apache Kafka in Streamingpipelines liest.

Kafka Alert Publisher erlaubt das Veröffentlichen von Benachrichtigungen in Kafka als JSON-Objekte.

Kafka-Senke, mit der Sie Ereignisse in CSV oder JSON in Kafka schreiben können.

Diese Senke schreibt in ein Pub/Sub-Thema mithilfe Streamingpipelines.

Diese Quelle liest in Echtzeit aus einem Pub/Sub-Abo.

Diese Quelle erfasst Updates in Salesforce-sObjects. Beispiele für sObjects sind Empfehlungen, Kontakte, Konten, Leads, benutzerdefinierte Objekte usw.

Stichproben werden in Echtzeit über Spark-Streaming getwittert. Ausgabeeinträge haben dieses Schema.

Das Window-Plug-in wird verwendet, um einen Teil einer Streamingpipeline darzustellen.

Im Papierkorb werden alle Einträge für die Eingabe verbraucht und verarbeitet, d. h., es wird keine Ausgabe generiert oder keine Ausgabe gespeichert.