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L'installation du composant HBase facultatif est limitée aux clusters Dataproc créés avec la version d'image 1.5 ou 2.0.
Bien que Google Cloud propose de nombreux services qui vous permettent de déployer Apache HBase autogéré, Bigtable est souvent la meilleure option, car il fournit une API ouverte avec HBase et la portabilité des charges de travail.
Les tables de base de données HBase peuvent être migrées vers Bigtable pour gérer les données sous-jacentes, tandis que les applications qui interagissaient auparavant avec HBase, telles que Spark, peuvent rester sur Dataproc et se connecter de manière sécurisée à Bigtable.
Dans ce guide, nous vous présentons les étapes générales pour commencer à utiliser Bigtable et nous vous fournissons des références pour migrer des données vers Bigtable à partir de déploiements Dataproc HBase.
Premiers pas avec Bigtable
Cloud Bigtable est une plate-forme NoSQL très évolutive et performante qui offre la compatibilité avec le client de l'API Apache HBase et la portabilité pour les charges de travail HBase. Le client est compatible avec les versions 1.x et 2.x de l'API HBase. Il peut être inclus dans l'application existante pour lire et écrire dans Bigtable. Les applications HBase existantes peuvent ajouter la bibliothèque cliente Bigtable HBase pour lire et écrire des données stockées dans Bigtable.
Pour en savoir plus sur la configuration de votre application HBase avec Bigtable, consultez Bigtable et l'API HBase.
Créer un cluster Bigtable
Pour commencer à utiliser Bigtable, vous pouvez créer un cluster et des tables pour stocker les données qui étaient auparavant stockées dans HBase. Suivez les étapes de la documentation Bigtable pour créer une instance, un cluster et des tables avec le même schéma que les tables HBase. Pour créer automatiquement des tables à partir de DDL de tables HBase, consultez l'outil de traduction de schéma.
Ouvrez l'instance Bigtable dans la console Google Cloud pour afficher le tableau et les graphiques de surveillance côté serveur, y compris les lignes par seconde, la latence et le débit, afin de gérer le tableau nouvellement provisionné. Pour en savoir plus, consultez la section Surveillance.
Migrer des données de Dataproc vers Bigtable
Après avoir créé les tables dans Bigtable, vous pouvez importer et valider vos données en suivant les instructions de la page Migrer HBase sur Google Cloud vers Bigtable.
Une fois les données migrées, vous pouvez mettre à jour les applications pour envoyer des lectures et des écritures à Bigtable.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 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."]]
