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La instalación del componente opcional de HBase se limita a los clústeres de Dataproc creados con la versión de imagen 1.5 o 2.0.
Si bien Google Cloud proporciona muchos servicios que te permiten implementar Apache HBase autoadministrado, Bigtable suele ser la mejor opción, ya que proporciona una API abierta con HBase y portabilidad de cargas de trabajo.
Las tablas de la base de datos de HBase se pueden migrar a Bigtable para administrar los datos subyacentes, mientras que las aplicaciones que antes interoperaban con HBase, como Spark, pueden permanecer en Dataproc y conectarse de forma segura con Bigtable.
En esta guía, proporcionamos los pasos generales para comenzar a usar Bigtable y referencias para migrar datos a Bigtable desde implementaciones de HBase de Dataproc.
Comienza a usar Bigtable
Cloud Bigtable es una plataforma NoSQL de alto rendimiento y gran capacidad de procesamiento que proporciona compatibilidad con el cliente de la API de Apache HBase y portabilidad para las cargas de trabajo de HBase. El cliente es compatible con las versiones 1.x y 2.x de la API de HBase y se puede incluir en la aplicación existente para leer y escribir en Bigtable. Las aplicaciones de HBase existentes pueden agregar la biblioteca cliente de HBase de Bigtable para leer y escribir datos almacenados en Bigtable.
Consulta Bigtable y la API de HBase para obtener más información sobre cómo configurar tu aplicación de HBase con Bigtable.
Crea un clúster de Bigtable
Para comenzar a usar Bigtable, crea un clúster y tablas para almacenar datos que antes se almacenaban en HBase. Sigue los pasos que se indican en la documentación de Bigtable para crear una instancia, un clúster y tablas con el mismo esquema que las tablas de HBase. Para la creación automatizada de tablas a partir de DDL de tablas de HBase, consulta la herramienta de traducción de esquemas.
Abre la instancia de Bigtable en la Google Cloud consola para ver la tabla y los gráficos de supervisión del servidor, incluidas las filas por segundo, la latencia y el rendimiento, para administrar la tabla aprovisionada recientemente. Para obtener más información, consulta Supervisión.
Migra datos de Dataproc a Bigtable
Después de crear las tablas en Bigtable, puedes importar y validar tus datos siguiendo las instrucciones en Migra HBase en Google Cloud a Bigtable.
Después de migrar los datos, puedes actualizar las aplicaciones para que envíen lecturas y escrituras a Bigtable.
[[["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\u003eThe HBase component is deprecated in Dataproc version 2.1 and later, and while a Beta version was available in versions 1.5 and 2.0, its use is not recommended due to the ephemeral nature of Dataproc clusters.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigtable is recommended as an alternative to HBase, offering an open API with HBase compatibility and workload portability, making it suitable for applications that previously used HBase.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can migrate existing HBase applications and their data to Bigtable by using the Bigtable HBase client library and following the provided migration steps.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGetting started with Bigtable involves creating a cluster and tables, which can be done manually or through automated tools like the schema translator for HBase DDLs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAfter migrating, you can use tools like server-side monitoring charts to manage the Bigtable tables and review examples of using Spark with Bigtable for continued application functionality.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["| **Deprecated:** Starting with Dataproc [version 2.1](/dataproc/docs/concepts/versioning/dataproc-release-2.1), you can no longer use the optional HBase component. Dataproc [version 1.5](/dataproc/docs/concepts/versioning/dataproc-release-1.5) and Dataproc [version 2.0](/dataproc/docs/concepts/versioning/dataproc-release-2.0) offer a Beta version of HBase with no support. However, due to the ephemeral nature of Dataproc clusters, using HBase is not recommended.\n\nInstallation of the optional HBase component is limited to\nDataproc clusters created with image version\n[1.5](/dataproc/docs/concepts/versioning/dataproc-release-1.5) or\n[2.0](/dataproc/docs/concepts/versioning/dataproc-release-2.0).\n\nWhile Google Cloud provides many services that let you deploy self-managed Apache\nHBase, [Bigtable](/bigtable/docs/overview) is\noften the best option as it provides an open API with HBase and workload portability.\nHBase database tables can be migrated to Bigtable for management of the\nunderlying data, while applications that previously interoperated with HBase,\nsuch as Spark, may remain on Dataproc and securely connect with Bigtable.\nIn this guide, we provide the high-level steps for getting started with Bigtable\nand provide references for migrating data to Bigtable from Dataproc HBase\ndeployments.\n\nGet started with Bigtable\n\nCloud Bigtable is a highly scalable and performant NoSQL platform that provides\n[Apache HBase API client compatibility](https://cloud.google.com/bigtable/docs/hbase-bigtable)\nand portability for HBase workloads. The client is compatible with HBase API\nversions 1.x and 2.x and may be included with the existing application to read\nand write to Bigtable. Existing HBase applications may add the Bigtable HBase\nclient library to read and write data stored in Bigtable.\n\nSee\n[Bigtable and the HBase API](https://cloud.google.com/bigtable/docs/hbase-bigtable)\nfor more information on configuring your HBase application with Bigtable.\n\nCreate a Bigtable cluster\n\nYou can get started using Bigtable by creating a cluster and tables for\nstoring data that was previously stored in HBase. Follow the steps in the Bigtable documentation for\n[creating an instance](/bigtable/docs/creating-instance#creating-instance),\na cluster, and\n[tables](/bigtable/docs/managing-tables) with\nthe same schema as the HBase tables. For automated creation of tables from HBase\ntable DDLs, refer to the\n[schema translator tool](/bigtable/docs/migrate-hbase-on-google-cloud-to-bigtable#create-destination-table).\n\nOpen the Bigtable instance in Google Cloud console to view the table and\nserver-side monitoring charts, including rows per second, latency, and throughput, to manage\nthe newly provisioned table. For additional information, see\n[Monitoring](/bigtable/docs/monitoring-instance).\n\nMigrate data from Dataproc to Bigtable\n\nAfter you create the tables in Bigtable, you can import and validate\nyour data by following the guidance at\n[Migrate HBase on Google Cloud to Bigtable](/bigtable/docs/migrate-hbase-on-google-cloud-to-bigtable).\nAfter you migrate the data, you can update applications to send reads and writes\nto Bigtable.\n\nWhat's next\n\n- See [Wordcount Spark examples](https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples/tree/main/bigtable/spark) for running Spark with the Bigtable.\n- Review online migration options with [live replication from HBase to Bigtable](/bigtable/docs/hbase-replication).\n- Watch [How Box modernized their NoSQL databases](https://www.youtube.com/watch?v=DteQ09WFhaU) to understand other benefits."]]
