Integrazioni con Bigtable

Questa pagina descrive le integrazioni tra Bigtable e altri prodotti e servizi.

Google Cloud Servizi

Questa sezione descrive i Google Cloud servizi con cui Bigtable si integra.

BigQuery

BigQuery è il data warehouse di analisi di Google completamente gestito, su scala petabyte e dai costi contenuti. Puoi utilizzare BigQuery con Bigtable per i seguenti scopi:

  • Puoi creare una tabella esterna BigQuery e poi utilizzarla per eseguire query sulla tabella Bigtable e unire i dati ad altre tabelle BigQuery. Per saperne di più, vedi Eseguire query sui dati Bigtable.

  • Puoi esportare i dati BigQuery in una tabella Bigtable utilizzando ETL inverso (RETL) da BigQuery a Bigtable. Per saperne di più, vedi Esportare i dati in Bigtable.

Cloud Asset Inventory

Cloud Asset Inventory, che fornisce servizi di inventario basati su un database di serie temporali, supporta e restituisce i tipi di risorse Bigtable. Per un elenco completo, vedi Tipi di risorse supportati.

Knowledge Catalog

Knowledge Catalog e Data Catalog (ritirato) catalogano automaticamente i metadati sulle risorse Bigtable. Le informazioni catalogate sui tuoi dati possono facilitare l'analisi, il riutilizzo dei dati, lo sviluppo di applicazioni e la gestione dei dati. Per saperne di più, vedi Gestire gli asset di dati utilizzando Data Catalog.

Dataflow

Dataflow è un servizio cloud e un modello di programmazione per l'elaborazione di big data. Dataflow supporta l'elaborazione in batch e in streaming. Puoi utilizzare Dataflow per elaborare i dati archiviati in Bigtable o per archiviare l'output della tua pipeline Dataflow. Puoi anche utilizzare i modelli Dataflow per esportare e importare i tuoi dati come file Avro, Parquet o SequenceFile.

Per iniziare, vedi Connettore Beam Bigtable.

Puoi anche utilizzare Bigtable come ricerca coppia chiave-valore per arricchire i dati in una pipeline. Per una panoramica, vedi Arricchire i dati in streaming data. Per un tutorial, vedi Utilizzare Apache Beam e Bigtable per arricchire i dati.

Managed Service per Apache Spark

Managed Service per Apache Spark fornisce Apache Hadoop e i prodotti correlati come servizio gestito nel cloud. Con Managed Service per Apache Spark, puoi eseguire job Hadoop che leggono e scrivono in Bigtable.

Per un esempio di job Hadoop MapReduce che utilizza Bigtable, consulta la directory /java/dataproc-wordcount nel repository GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples.

Vertex AI Vector Search è una tecnologia che può cercare tra miliardi di elementi semanticamente simili o correlati. È utile per implementare motori per suggerimenti, chatbot e classificazione del testo.

Puoi utilizzare Bigtable per archiviare gli incorporamenti vettoriali, esportarli in un indice Vector Search e poi eseguire query sull'indice per trovare elementi simili. Per un tutorial che mostra un flusso di lavoro di esempio, vedi Esportazione da Bigtable a Vertex AI Vector Search nel workflows-demos repository GitHub.

Puoi anche eseguire il push degli aggiornamenti in streaming per mantenere l'indice di ricerca vettoriale sincronizzato con Bigtable in tempo reale. Per saperne di più, vedi il modello di flussi di modifiche in tempo reale Bigtable a Vector Search.

Big data

Questa sezione descrive i prodotti Big Data con cui Bigtable si integra.

Apache Beam

Apache Beam è un modello unificato per la definizione di pipeline di elaborazione parallela dei dati in batch e in streaming. Il connettore Beam Bigtable (BigtableIO) ti aiuta a eseguire operazioni in batch e in streaming sui dati Bigtable in una pipeline.

Per un tutorial che mostra come utilizzare il connettore Beam Bigtable per eseguire il deployment di una pipeline di dati in Dataflow, vedi Elaborare un flusso di modifiche Bigtable.

Apache Hadoop

Apache Hadoop è un framework che consente l'elaborazione distribuita di grandi set di dati su cluster di computer. Puoi utilizzare Managed Service per Apache Spark per creare un cluster Hadoop, quindi eseguire job MapReduce che leggono e scrivono in Bigtable.

Per un esempio di job Hadoop MapReduce che utilizza Bigtable, consulta la directory /java/dataproc-wordcount nel repository GitHub GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples.

StreamSets Data Collector

StreamSets Data Collector è un'applicazione di streaming di dati che puoi configurare per scrivere dati in Bigtable. StreamSets fornisce una libreria Bigtable nel suo repository GitHub all'indirizzo streamsets/datacollector.

Database a grafo

Questa sezione descrive i database a grafo con cui Bigtable si integra.

HGraphDB

HGraphDB è un livello client per l'utilizzo di Apache HBase o Bigtable come database a grafo. Implementa le interfacce Apache TinkerPop 3.

Per saperne di più sull'esecuzione di HGraphDB con il supporto di Bigtable, consulta la documentazione di HGraphDB.

JanusGraph

JanusGraph è un database a grafo scalabile. È ottimizzato per l'archiviazione e l'esecuzione di query su grafici contenenti centinaia di miliardi di vertici e bordi.

Per saperne di più sull'esecuzione di JanusGraph con il supporto di Bigtable, consulta Eseguire JanusGraph con Bigtable o la documentazione di JanusGraph.

Gestione dell'infrastruttura

Questa sezione descrive gli strumenti di gestione dell'infrastruttura con cui Bigtable si integra.

Pivotal Cloud Foundry

Pivotal Cloud Foundry è una piattaforma di sviluppo e deployment di applicazioni che offre la possibilità di associare un'applicazione a Bigtable.

Terraform

Terraform è uno strumento open source che codifica le API in file di configurazione dichiarativi. Questi file possono essere condivisi tra i membri del team, trattati come codice, modificati, rivisti e sottoposti al controllo delle versioni.

Per saperne di più sull'utilizzo di Bigtable con Terraform, consulta Istanza Bigtable e Tabella Bigtable nella documentazione di Terraform.

Database di serie temporali e monitoraggio

Questa sezione descrive i database di serie temporali e gli strumenti di monitoraggio con cui Bigtable si integra.

OpenTSDB

OpenTSDB è un database di serie temporali che può utilizzare Bigtable per l'archiviazione. La documentazione di OpenTSDB fornisce informazioni per aiutarti a iniziare.