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Bigtable ist der NoSQL-Big-Data-Datenbankdienst von Google. Dieselbe Datenbank wird auch für viele der Hauptdienste von Google wie etwa die Google-Suche, Analytics, Maps und Gmail verwendet. Bigtable ist darauf ausgelegt, große Datenmengen bei konstant niedriger Latenz und hohem Durchsatz zu verarbeiten. Daher eignet es sich ideal für operative und analytische Anwendungen wie etwa IoT-Anwendungen, Nutzeranalysen und die Analyse von Finanzdaten.
Bigtable ist eine hervorragende Option für Apache Spark oder Hadoop, die Apache HBase erfordern.
Bigtable unterstützt die Apache HBase APIs ab Version 1.0 und 2.0 und bietet einen Bigtable-HBase-Client in Maven, sodass die Verwendung von Bigtable mit Dataproc einfach ist.
Bigtable Spark-Connector verwenden
Mit dem Bigtable Spark-Connector können Sie Daten aus Bigtable lesen und in Bigtable schreiben. Sie können Daten aus Ihrer Spark-Anwendung mit Spark SQL und DataFrames lesen. Für schreibgeschützte Jobs können Sie serverloses Computing von Data Boost verwenden. Data Boost ist für die Leistungsanforderungen von Jobs und Abfragen mit hohem Durchsatz konzipiert. So können Sie vermeiden, dass der Traffic Ihres Anwendungsbereitstellungsclusters beeinträchtigt wird, wenn diese Jobs und Abfragen ausgeführt werden.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-02 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eBigtable is Google's NoSQL Big Data database service, powering core Google services like Search, Analytics, Maps, and Gmail.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigtable is designed for massive workloads with consistent low latency and high throughput, making it suitable for operational and analytical applications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigtable supports Apache HBase 1.0+ and 2.0+ APIs and offers a Bigtable HBase client in Maven for use with Dataproc.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Bigtable Spark connector allows reading and writing data from and to Bigtable within Spark applications, using Spark SQL and DataFrames.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData Boost serverless compute is available for high-throughput read-only jobs and queries, preventing impact on application-serving cluster traffic.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["[Bigtable](/bigtable) is Google's NoSQL Big Data database\nservice. It's the same database that powers many core Google services, including\nSearch, Analytics, Maps, and Gmail. Bigtable is designed to\nhandle massive workloads at consistent low latency and high throughput, so it's\na great choice for both operational and analytical applications, including IoT,\nuser analytics, and financial data analysis.\n\nBigtable is an excellent option for any Apache Spark or Hadoop\nuses that require [Apache HBase](https://hbase.apache.org/).\nBigtable supports the [Apache HBase](https://hbase.apache.org/)\n1.0+ and 2.0+ APIs, and offers a [Bigtable HBase client in\nMaven](/bigtable/docs/using-maven) to use Bigtable with\nDataproc.\n\nUse the Bigtable Spark connector\n\nThe Bigtable Spark connector lets you read and write data from\nand to Bigtable. You can read data from within your Spark\napplication using Spark SQL and DataFrames. For read-only jobs, you can use\n[Data Boost serverless compute](/bigtable/docs/data-boost-overview),\nData Boost is designed for the performance requirements of high-throughput jobs\nand queries, and it lets you avoid impacting your application-serving cluster\ntraffic when those jobs and queries are run.\n\nFor more information, see [Use the Bigtable Spark\nconnector](/bigtable/docs/use-bigtable-spark-connector).\n\nWhat's next\n\n- For more information about using Bigtable, see the [Bigtable](/bigtable/docs/overview) documentation."]]
