Complementos de Cloud Data Fusion

Esta fuente lee todo el contenido de una tabla de BigQuery.

Este receptor escribe en varias tablas de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Este receptor escribe en una tabla de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Este complemento de origen lee los objetos de una ruta en un bucket de Cloud Storage.

Este complemento de receptor escribe registros en uno o más archivos de un directorio de Cloud Storage en varios formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Lee de varias tablas dentro de una base de datos. Se usa con complementos de varios receptores, como el receptor múltiple de Cloud Storage y el de BigQuery, para cargar datos de toda la base de datos en una sola canalización.

Lee de una instancia de MySQL mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Lee de una tabla de Oracle mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Esta fuente lee sObjects como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc. de Salesforce por lotes.

Se conecta a una fuente de SAP para la extracción de datos por lotes y por delta mediante el aprovisionamiento de datos operativos (ODP).

Lee de SQL Server con una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Esta fuente lee todo el contenido de una tabla de BigQuery.

Lee de una tabla de BigQuery para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Este complemento ejecuta una consulta en SQL de BigQuery.

Este receptor escribe en varias tablas de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Este receptor escribe en una tabla de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Receptor por lotes que escribe datos en Cloud Bigtable.

Esta fuente lee datos de Cloud Bigtable.

Transfiere datos a cualquiera de los recursos compatibles con Dataplex.

Lee datos de entidades (tablas) de Dataplex que residen en recursos de Cloud Storage o BigQuery.

Esta fuente lee datos de Datastore. Datastore es una base de datos de documentos NoSQL creada para ofrecer alto rendimiento y ajuste de escala automático.

Este receptor escribe datos en Cloud Datastore. Datastore es una base de datos de documentos NoSQL creada para ofrecer alto rendimiento y ajuste de escala automático.

Lee de Cloud Firestore en canalizaciones por lotes.

Complemento para escribir en Cloud Firestore en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Este complemento de receptor escribe registros en uno o más archivos de un directorio de Cloud Storage en varios formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Este complemento de origen lee los objetos de una ruta en un bucket de Cloud Storage.

Lee de un archivo de Cloud Storage para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Este complemento borra objetos de un bucket de Cloud Storage.

Este complemento copia los objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede copiar un solo objeto o un directorio de objetos.

Este complemento crea objetos en un bucket de Cloud Storage.

Crea un archivo DONE (o SUCCESS) vacío en un bucket de Cloud Storage determinado cuando se completa, se ejecuta correctamente o falla la canalización, para organizar los procesos dependientes.

Este complemento mueve objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede mover un solo objeto o un directorio de objetos.

Este complemento se usa junto con la fuente MultiTableDatabase para escribir registros de varias bases de datos en directorios separados.

Desencripta los datos sensibles que Cloud Data Loss Prevention (DLP) encriptó anteriormente mediante una transformación de encriptación reversible, como la encriptación de preservación de formato.

Separa los registros sensibles según su correspondencia con una plantilla definida por el usuario mediante las APIs de Cloud Data Loss Prevention (DLP).

Se ocultan los registros sensibles con Cloud Data Loss Prevention (DLP) según la correspondencia con algunos filtros predefinidos de DLP o una plantilla personalizada definida por el usuario.

Lee de archivos del directorio de Google Drive especificado mediante la API de Google Drive.

El complemento de receptor guarda archivos de una canalización en un directorio de Google Drive mediante la API de Google Drive.

Escribe hojas de cálculo en el directorio de Google Drive especificado.

Lee hojas de cálculo del directorio de Google Drive especificado.

Este receptor escribe en un tema de Pub/Sub en canalizaciones de transmisión.

Esta fuente lee de una suscripción de Pub/Sub en tiempo real.

Este receptor escribe en una tabla de Cloud Spanner.

Esta fuente lee de una tabla de Cloud Spanner.

Este complemento convierte archivos de audio en texto con Speech-to-Text.

Agrupa por uno o más campos y, luego, realiza funciones de agregación como avg, count, count(*), first, last, max, min, sum y collect para cada grupo.

Une los registros de una o más entradas según las claves de unión. Admite uniones internas y externas, selección y cambio de nombre de campos de salida.

N de valor más alto muestra los “n” registros de valor más alto en el conjunto de entrada, según los criterios especificados en la configuración del complemento.

Aplica funciones de agregación en una ventana de datos.

Se envía un correo electrónico cuando termina de ejecutarse una canalización.

Complemento action para enviar un correo electrónico cuando termina de ejecutarse una canalización.

Crea un archivo DONE (o SUCCESS) vacío en un bucket de Cloud Storage determinado cuando se completa, se ejecuta correctamente o falla la canalización, para organizar los procesos dependientes.

Realiza una solicitud HTTP cuando termina de ejecutarse una canalización.

Publicador de alertas de Kafka que te permite publicar alertas en Kafka como objetos JSON.

Ejecuta una consulta de MariaDB cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Ejecuta una consulta de Netezza cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Ejecuta una consulta de Oracle cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Ejecuta una consulta de PostgreSQL cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Ejecuta una consulta en SQL Server cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Ejecuta una consulta de Teradata cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Publica alertas en el sistema de mensajería transaccional de CDAP (TMS) como objetos JSON.

Receptor por lotes que escribe datos en Apache Cassandra.

Fuente por lotes que lee de Apache Cassandra.

Escribe registros en una tabla de HBase, asignando un campo a la clave de fila y todos los demás campos de registro a calificadores de columnas.

Fuente por lotes que lee de una familia de columnas en una tabla de HBase.

La exportación de Hive toma una consulta seleccionada como entrada para ejecutarla en la tabla de Hive y almacena los resultados en la ubicación especificada.

Complemento action para recuperar datos desde un extremo HTTP externo y crear un archivo en HDFS.

Publicador de alertas de Kafka que te permite publicar alertas en Kafka como objetos JSON.

Fuente por lotes de Kafka que lee de eventos de Apache Kafka en canalizaciones por lotes.

Fuente de transmisión de Kafka que lee de eventos de Apache Kafka en canalizaciones de transmisión.

Receptor de Kafka que permite escribir eventos en CSV o JSON en Kafka.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Python.

Este complemento vuelve a particionar un RDD de Spark.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que transforma el RDD en un RDD con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que opera en un RDD o DataFrame de entrada con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Analiza registros de cualquier fuente de entrada para obtener información relevante, como URI, IP, navegador, dispositivo, código de estado HTTP y marca de tiempo.

Complemento de origen para cargar datos de un modelo de Anaplan en una canalización de datos.

Complemento de receptor para importar datos de CDAP al servidor de Anaplan.

Realiza una acción o un proceso predefinido en un modelo de Anaplan específico. Por lo general, se usa para preparar la importación y exportación de datos.

Lee datos de Ads desde la API de Facebook Insights en canalizaciones por lotes.

Lee de Google Analytics 360 en canalizaciones por lotes.

Lee de Google Analytics 360 en canalizaciones de transmisión.

Lee de archivos del directorio de Google Drive especificado mediante la API de Google Drive.

El complemento de receptor guarda archivos de una canalización en un directorio de Google Drive mediante la API de Google Drive.

Escribe hojas de cálculo en el directorio de Google Drive especificado.

Lee hojas de cálculo del directorio de Google Drive especificado.

Lee datos en formatos JSON, XML, CSV, TSV, TEXT y BLOB de las APIs de HTTP/HTTPS en canalizaciones por lotes.

Complemento de receptor para enviar los mensajes de la canalización a un extremo HTTP externo.

Realiza una solicitud HTTP cuando termina de ejecutarse una canalización.

Esta es una fuente de transmisión que recuperará datos de una URL especificada en un intervalo determinado y pasará los resultados al siguiente complemento.

Lee datos en formatos JSON, XML, CSV, TSV, TEXT y BLOB de las APIs de HTTP/HTTPS en canalizaciones de transmisión.

Complemento action para recuperar datos desde un extremo HTTP externo y crear un archivo en HDFS.

Complemento para escribir datos en HubSpot CRM en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones por lotes.

Esta fuente lee sObjects como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc. de Salesforce por lotes.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce. Algunos ejemplos de sObjects son oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Un receptor por lotes que inserta sObjects, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc., en Salesforce.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Este receptor inserta registros en una extensión de datos de Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mediante la integración de servidor a servidor con la API de SFMC.

Esta fuente lee varios sObjects de Salesforce. Debe usarse en conjunto con receptores múltiples.

Lee de una o varias tablas en ServiceNow.

Este complemento convierte archivos de audio en texto con Speech-to-Text.

Lee objetos, como comentarios de artículos, comentarios de publicaciones, comentarios de solicitudes, comentarios de tickets, grupos, organizaciones, calificaciones de satisfacción, etiquetas, campos de tickets, métricas de tickets, eventos de métricas de tickets, tickets y usuarios de Zendesk.

Fuente múltiple que lee varios objetos de Zendesk y los enruta a destinos específicos. Debe usarse en conjunto con un receptor múltiple.

Escribe en un sistema de archivos en diversos formatos.

Esta fuente se usa siempre que necesites leer desde un sistema de archivos distribuido.

Escribe registros en uno o más archivos de un directorio en Cloud Storage en diversos formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Esta fuente se usa cada vez que necesitas realizar operaciones de lectura desde Amazon S3.

Este receptor se usa para escribir en Amazon S3 en diversos formatos.

El complemento action del cliente de Amazon S3 se usa para trabajar con buckets y objetos de S3 antes o después de la ejecución de una canalización.

Anula la duplicación de registros mediante uno o más campos, o bien mediante el registro como un todo. Además, admite la elección lógica de un registro de entre los registros duplicados según un campo de filtro. Las funciones lógicas compatibles son max, min, first y last.

Anula la duplicación de registros de entrada para que todos los registros de salida sean distintos.

Filtra los mensajes según un criterio especificado.

Separa los registros sensibles según su correspondencia con una plantilla definida por el usuario mediante las APIs de Cloud Data Loss Prevention (DLP).

Este complemento aplica directivas de transformación de datos generadas mediante una IU interactiva o de forma manual en tus registros de datos.

Esta fuente se usa cada vez que necesitas realizar operaciones de lectura desde Amazon S3.

Fuente por lotes para usar Microsoft Azure Blob Storage como fuente.

Carga datos desde archivos internos o externos publicados en etapa de pruebas de Cloud Storage a una tabla existente de Snowflake.

Este complemento de receptor escribe registros en uno o más archivos de un directorio de Cloud Storage en varios formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Este complemento lee objetos de una ruta de acceso en un bucket de Cloud Storage.

Lee de un archivo de Cloud Storage para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Este complemento borra objetos de un bucket de Cloud Storage.

Este complemento copia los objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede copiar un solo objeto o un directorio de objetos.

Este complemento crea objetos en un bucket de Cloud Storage.

Este complemento mueve objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede mover un solo objeto o un directorio de objetos.

Este complemento se usa junto con la fuente MultiTableDatabase para escribir registros de varias bases de datos en directorios separados.

Crea un archivo DONE (o SUCCESS) vacío en un bucket de Cloud Storage determinado cuando se completa, se ejecuta correctamente o falla la canalización, para organizar los procesos dependientes.

Ejecuta JavaScript proporcionado por el usuario que transforma un registro en cero o más registros.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Python.

Ejecuta código de Python proporcionado por el usuario para transformar registros de entrada que están disponibles como un diccionario de Python.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que transforma el RDD en un RDD con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que opera en un RDD o DataFrame de entrada con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Comprime campos configurados con diferentes algoritmos de compresión, como SNAPPY, ZIP y GZIP.

Descomprime los campos configurados mediante algoritmos de compresión, como SNAPPY, ZIP y GZIP.

Un complemento de flujo de control que permite la ejecución condicional dentro de las canalizaciones según las expresiones.

Recopila errores emitidos en la etapa anterior y agrega un mensaje de error, un código y una etapa al registro.

Receptor por lotes que hace que una canalización falle de inmediato después de recibir el primer registro.

Este complemento envía registros con un valor nulo para un campo determinado al puerto Null y aquellos con un valor distinto de nulo al puerto NonNull.

Enruta un registro a un puerto adecuado según la evaluación de una expresión a partir del valor de uno o más de sus campos.

El divisor de unión se usa para dividir datos según un esquema de unión, de modo que la lógica específica del tipo se pueda realizar downstream.

Realiza una acción o un proceso predefinido en un modelo de Anaplan específico. Por lo general, se usa para preparar la importación y exportación de datos.

Ejecuta una consulta en SQL al principio o al final de una canalización.

Complemento action que ejecuta un comando de base de datos.

Ejecuta una consulta de base de datos cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando DB2.

Este complemento Action se puede usar para verificar si un archivo está vacío o si su contenido coincide con un patrón determinado.

Borra uno o más archivos.

Mueve uno o varios archivos.

Copia archivos del servidor FTP al destino especificado.

Copia archivos al servidor FTP desde un destino especificado.

Este complemento borra objetos de un bucket de Cloud Storage.

Este complemento copia los objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede copiar un solo objeto o un directorio de objetos.

Este complemento crea objetos en un bucket de Cloud Storage.

Este complemento mueve objetos de un bucket de Cloud Storage a otro. Se puede mover un solo objeto o un directorio de objetos.

Complemento action para recuperar datos desde un extremo HTTP externo y crear un archivo en HDFS.

Complemento action que ejecuta un comando de MariaDB.

Complemento action que ejecuta un comando de MySQL.

Complemento action que ejecuta un comando de Netezza.

Complemento action que ejecuta un comando de Oracle.

Complemento action para exportar datos de Oracle de forma eficiente a un sistema de archivos mediante las herramientas de línea de comandos de Oracle.

Complemento Action que ejecuta un comando de PostgreSQL.

Establece una conexión SSH con una máquina remota para ejecutar un comando en esa máquina.

La copia de SFTP permite copiar los archivos del directorio especificado en los servidores SFTP al destino indicado.

Complemento action de CDAP para borrar los archivos especificados de un servidor SFTP.

El depósito en SFTP permite subir archivos desde el sistema de archivos (local/HDFS) al servidor FTP. La regex de archivos también se puede usar para filtrar solo los archivos que te interesan.

Ejecuta una consulta en SQL especificada en Snowflake.

Complemento action que ejecuta un comando de SQL Server

Complemento action que ejecuta un comando de Teradata.

Copia uno o más archivos en un recurso compartido de Microsoft Windows en un sistema de archivos.

Complemento para escribir datos en HubSpot CRM en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones por lotes.

Esta fuente lee sObjects como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc. de Salesforce por lotes.

Un receptor por lotes que inserta sObjects, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc., en Salesforce.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce. Algunos ejemplos de sObjects son oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Este receptor inserta registros en una extensión de datos de Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mediante la integración de servidor a servidor con la API de SFMC.

Esta fuente lee varios sObjects de Salesforce. Debe usarse en conjunto con receptores múltiples.

Establece el formato de entrada en un registro CSV mediante formatos como DELIMITED, EXCEL, MYSQL, RFC4180 y TDF.

Analiza un registro CSV con el formato DEFAULT, EXCEL, MYSQL, RFC4180, delimitado por tabulaciones y delimitado por barras en un registro estructurado.

Escribe en un sistema de archivos en diversos formatos.

Esta fuente se usa siempre que necesites leer desde un sistema de archivos distribuido.

Este complemento de receptor escribe registros en uno o más archivos de un directorio de Cloud Storage en varios formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Receptor de Kafka que permite escribir eventos en CSV o JSON en Kafka.

Receptor por lotes que escribe datos en Cloud Bigtable.

Esta fuente lee datos de Cloud Bigtable.

Complemento action que ejecuta un comando de base de datos.

Lee de una base de datos mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de base de datos. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee desde una tabla de base de datos relacional para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Ejecuta una consulta de base de datos cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Lee de DB2 mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de DB2 cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando DB2.

Escribe registros en una tabla DB2. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Escribe registros en una tabla de MariaDB. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de MariaDB mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de MariaDB cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de MariaDB.

Lee de varias tablas dentro de una base de datos. Se usa con complementos de varios receptores, como los de Cloud Storage y BigQuery, para cargar datos de toda la base de datos en una sola canalización.

Ejecuta una consulta de MySQL cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Escribe registros en una tabla de MySQL. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de una instancia de MySQL mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Complemento action que ejecuta un comando de MySQL.

Lee de una tabla de Oracle mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de Oracle. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta de Oracle cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Oracle.

Complemento action para exportar datos de Oracle de forma eficiente a un sistema de archivos mediante las herramientas de línea de comandos de Oracle.

Lee de PostgreSQL mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de PostgreSQL. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta de PostgreSQL cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento Action que ejecuta un comando de PostgreSQL.

Este receptor escribe en una tabla de Cloud Spanner.

Esta fuente lee de una tabla de Cloud Spanner.

Escribe registros en una tabla de SQL Server. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta en SQL Server cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Lee de SQL Server con una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Complemento action que ejecuta un comando de SQL Server

DB2 ejecuta una consulta de DB2 cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Esta fuente lee todo el contenido de una tabla de BigQuery.

Lee de una tabla de BigQuery para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Este complemento ejecuta una consulta en SQL de BigQuery.

Este receptor escribe en varias tablas de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Este receptor escribe en una tabla de BigQuery. Los datos se escriben primero en una ubicación temporal en Cloud Storage y, luego, se cargan en BigQuery desde allí.

Carga datos desde archivos internos o externos publicados en etapa de pruebas de Cloud Storage a una tabla existente de Snowflake.

La exportación de Hive toma una consulta seleccionada como entrada para ejecutarla en la tabla de Hive y almacena los resultados en la ubicación especificada.

Escribe registros en una tabla de Netezza. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de Netezza mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de Netezza cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Netezza.

Crea una representación de SCD2 de un registro agrupando los registros de origen según la clave especificada y generando las fechas de inicio y finalización (vencimiento) del registro.

Escribe datos en una tabla de Snowflake en canalizaciones por lotes.

Lee datos de tablas de Snowflake en canalizaciones por lotes.

Ejecuta una consulta en SQL especificada en Snowflake.

Escribe registros en una tabla de Teradata. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de Teradata mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de Teradata cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Teradata.

Desencripta los datos sensibles que Cloud Data Loss Prevention (DLP) encriptó anteriormente mediante una transformación de encriptación reversible, como la encriptación de preservación de formato.

Separa los registros sensibles según su correspondencia con una plantilla definida por el usuario mediante las APIs de Cloud Data Loss Prevention (DLP).

Se ocultan los registros sensibles con Cloud Data Loss Prevention (DLP) según la correspondencia con algunos filtros predefinidos de DLP o una plantilla personalizada definida por el usuario.

Realiza una solicitud HTTP para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Lee desde una tabla de base de datos relacional para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Lee de un archivo de Cloud Storage para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Se envía un correo electrónico cuando termina de ejecutarse una canalización.

Complemento action para enviar un correo electrónico cuando termina de ejecutarse una canalización.

Lee datos sobre campañas de marketing existentes, estadísticas de correo electrónico, rebotes e informes de spam de SendGrid.

Escribe datos en SendGrid en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Establece el formato de entrada en un registro CSV mediante formatos como DELIMITED, EXCEL, MYSQL, RFC4180 y TDF.

Analiza un registro CSV con el formato DEFAULT, EXCEL, MYSQL, RFC4180, delimitado por tabulaciones y delimitado por barras en un registro estructurado.

Escribe en un sistema de archivos en diversos formatos.

Esta fuente se usa siempre que necesites leer desde un sistema de archivos distribuido.

Fuente de transmisión de archivos que analiza un directorio y transmite el contenido de cualquier archivo nuevo que se agregue al directorio.

Este complemento receptor se adjunta a un archivo existente hasta que alcanza un umbral de tamaño o antigüedad.

Este complemento Action se puede usar para verificar si un archivo está vacío o si su contenido coincide con un patrón determinado.

Borra uno o más archivos.

Mueve uno o varios archivos.

Fuente por lotes para leer desde FTP (ftp://…) o SFTP (sftp://…).

Copia archivos del servidor FTP al destino especificado.

Copia archivos al servidor FTP desde un destino especificado.

Esta transformación aprovecha la biblioteca Apache PDF Box para extraer texto y metadatos de un archivo PDF.

Este receptor se usa para escribir en Amazon S3 en diversos formatos.

La copia de SFTP permite copiar los archivos del directorio especificado en los servidores SFTP al destino indicado.

Complemento action de CDAP para borrar los archivos especificados de un servidor SFTP.

El depósito en SFTP permite subir archivos desde el sistema de archivos (local/HDFS) al servidor FTP. La regex de archivos también se puede usar para filtrar solo los archivos que te interesan.

Anula la duplicación de registros mediante uno o más campos, o bien mediante el registro como un todo. Además, admite la elección lógica de un registro de entre los registros duplicados según un campo de filtro. Las funciones lógicas compatibles son max, min, first y last.

Anula la duplicación de registros de entrada para que todos los registros de salida sean distintos.

Filtra los mensajes según un criterio especificado.

Separa los registros sensibles según su correspondencia con una plantilla definida por el usuario mediante las APIs de Cloud Data Loss Prevention (DLP).

Este complemento envía registros con un valor nulo para un campo determinado al puerto Null y aquellos con un valor distinto de nulo al puerto NonNull.

Muestrea un gran conjunto de datos que fluye a través de este complemento para extraer registros aleatorios mediante el muestreo sistemático o de reserva.

N de valor más alto muestra los “n” registros de valor más alto en el conjunto de entrada, según los criterios especificados en la configuración del complemento.

Fuente por lotes para leer desde FTP (ftp://…) o SFTP (sftp://…).

Copia archivos del servidor FTP al destino especificado.

Copia archivos al servidor FTP desde un destino especificado.

La copia de SFTP permite copiar los archivos del directorio especificado en los servidores SFTP al destino indicado.

Complemento action de CDAP para borrar los archivos especificados de un servidor SFTP.

El depósito en SFTP permite subir archivos desde el sistema de archivos (local/HDFS) al servidor FTP. La regex de archivos también se puede usar para filtrar solo los archivos que te interesan.

Lee de Google Analytics 360 en canalizaciones por lotes.

Lee de Google Analytics 360 en canalizaciones de transmisión.

Lee de archivos del directorio de Google Drive especificado mediante la API de Google Drive.

El complemento de receptor guarda archivos de una canalización en un directorio de Google Drive mediante la API de Google Drive.

Lee hojas de cálculo del directorio de Google Drive especificado.

Escribe hojas de cálculo en el directorio de Google Drive especificado.

Escribe registros en una tabla de HBase, asignando un campo a la clave de fila y todos los demás campos de registro a calificadores de columnas.

Fuente por lotes que lee de una familia de columnas en una tabla de HBase.

La exportación de Hive toma una consulta seleccionada como entrada para ejecutarla en la tabla de Hive y almacena los resultados en la ubicación especificada.

Complemento action para recuperar datos desde un extremo HTTP externo y crear un archivo en HDFS.

Complemento de origen que permite a los usuarios leer archivos XML almacenados en HDFS.

Complemento action para recuperar datos desde un extremo HTTP externo y crear un archivo en HDFS.

Realiza una solicitud HTTP para recuperar argumentos que se deben configurar en la canalización.

Lee de DB2 mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de DB2 cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando DB2.

Escribe registros en una tabla DB2. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Escribe registros en una tabla de Netezza. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de Netezza mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de Netezza cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Netezza.

Lee de una base de datos mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de base de datos. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee documentos de una colección de MongoDB y convierte cada documento en un StructuredRecord con la ayuda de un esquema especificado.

Este receptor escribe en una colección de MongoDB.

Ejecuta una consulta de MySQL cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Escribe registros en una tabla de MySQL. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de una instancia de MySQL mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Complemento action que ejecuta un comando de MySQL.

Escribe registros en una tabla de Netezza. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de Netezza mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de Netezza cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Netezza.

Lee de una tabla de Oracle mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de Oracle. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta de Oracle cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Oracle.

Complemento action para exportar datos de Oracle de forma eficiente a un sistema de archivos mediante las herramientas de línea de comandos de Oracle.

Lee de PostgreSQL mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de PostgreSQL. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta de PostgreSQL cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento Action que ejecuta un comando de PostgreSQL.

Escribe registros en una tabla de SQL Server. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta en SQL Server cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Lee de SQL Server con una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Complemento action que ejecuta un comando de SQL Server

Escribe registros en una tabla de Teradata. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Lee de Teradata mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Ejecuta una consulta de Teradata cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Teradata.

Escribe datos en Elasticsearch como una cadena JSON y, luego, los indexa mediante el índice, el tipo y el idField que especifica el usuario.

Escribe registros en uno o más archivos de un directorio en Cloud Storage en varios formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Da formato a un registro estructurado como un objeto JSON.

Analiza un evento de JSON de entrada a un registro mediante rutas JSON para extraer campos de JSON de entrada anidado y complejo.

Receptor de Kafka que permite escribir eventos en CSV o JSON en Kafka.

Acepta un campo que contenga una cadena XML con el formato correcto y genera una versión de los datos en una string JSON con el formato correcto.

Lee de Confluent Kafka en las canalizaciones de transmisión.

Complemento para escribir en Confluent Kafka en canalizaciones de transmisión.

Fuente por lotes de Kafka que lee de eventos de Apache Kafka en canalizaciones por lotes.

Fuente de transmisión de Kafka que lee de eventos de Apache Kafka en canalizaciones de transmisión.

Publicador de alertas de Kafka que te permite publicar alertas en Kafka como objetos JSON.

Receptor de Kafka que permite escribir eventos en CSV o JSON en Kafka.

Analiza registros de cualquier fuente de entrada para obtener información relevante, como URI, IP, navegador, dispositivo, código de estado HTTP y marca de tiempo.

Agrega un campo nuevo a cada registro. El valor del campo puede ser un UUID nuevo o se puede configurar directamente mediante la configuración.

Realiza una copia de cada registro de entrada recibido una cierta cantidad de veces configurada en el resultado.

Complemento para generar estructuras jerárquicas a partir de esquemas planos.

Esta transformación toma una fecha en una marca de tiempo de Unix o una string y la convierte en una cadena con formato (usa macros).

Se ocultan los registros sensibles con Cloud Data Loss Prevention (DLP) según la correspondencia con algunos filtros predefinidos de DLP o una plantilla personalizada definida por el usuario.

Realiza una búsqueda de un campo determinado dentro de un conjunto de datos de búsqueda; para ello, lo hace coincidir con el conjunto de datos de entrada e incluye el campo y su valor en el conjunto de datos resultante.

La transformación de Agregador de varios campos te permite agregar uno o más campos al resultado.

La transformación Proyección te permite soltar, conservar, cambiar el nombre y convertir los campos en un tipo diferente.

Con un campo y un delimitador, emite un registro por cada división del campo.

Convierte datos sin procesar en datos desnormalizados basados en una columna de clave.

Crea una representación de SCD2 de un registro agrupando los registros de origen según la clave especificada y generando las fechas de inicio y finalización (vencimiento) del registro.

Normaliza datos convirtiendo columnas en filas.

Complemento de transformación que asigna valores de cadena de un campo en el registro de entrada a un valor de asignación mediante un conjunto de datos de asignación.

Este complemento aplica directivas de transformación de datos generadas mediante una IU interactiva o de forma manual en tus registros de datos.

Decodifica campos configurados con métodos de decodificación como STRING_BASE64, BASE64, BASE32, STRING_BASE32 y HEX.

Desencripta uno o más campos en los registros de entrada con un almacén de claves que debe estar presente en todos los nodos del clúster.

Encripta uno o más campos en registros de entrada mediante un almacén de claves Java que debe estar presente en todos los nodos del clúster.

Codifica campos configurados con métodos de codificación como STRING_BASE64, BASE64, BASE32, STRING_BASE32 y HEX.

Codifica valores de campo mediante algoritmos de resumen como MD2, MD5, SHA1, SHA256, SHA384 y SHA512.

El complemento de Excel proporciona al usuario la capacidad de leer datos de uno o más archivos de Excel.

Copia uno o más archivos en un recurso compartido de Microsoft Windows en un sistema de archivos.

Escribe datos en el directorio de Azure Data Lake Store en formato avro, orc o de texto.

Este receptor escribe en varios directorios de Azure Data Lake.

Fuente por lotes para usar Microsoft Azure Blob Storage como fuente.

Azure Data Lake Store Batch Source lee los datos de los archivos de Azure Data Lake Store y los convierte en StructuredRecord.

Ejecuta una consulta en SQL Server cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Lee de SQL Server con una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de SQL Server. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Complemento action que ejecuta un comando de SQL Server

Complemento para transformar datos anidados en datos planos.

Receptor por lotes que escribe datos en Apache Cassandra.

Fuente por lotes que lee de Apache Cassandra.

Esta fuente lee datos de Datastore. Datastore es una base de datos de documentos NoSQL creada para ofrecer alto rendimiento y ajuste de escala automático.

Este receptor escribe datos en Cloud Datastore. Datastore es una base de datos de documentos NoSQL creada para ofrecer alto rendimiento y ajuste de escala automático.

Lee de Cloud Firestore en canalizaciones por lotes.

Complemento para escribir en Cloud Firestore en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Escribe registros en una tabla de HBase, asignando un campo a la clave de fila y todos los demás campos de registro a calificadores de columnas.

Fuente por lotes que lee de una familia de columnas en una tabla de HBase.

Lee documentos de una colección de MongoDB y convierte cada documento en un StructuredRecord con la ayuda de un esquema especificado.

Este receptor escribe en una colección de MongoDB.

Lee de una tabla de Oracle mediante una consulta en SQL configurable. La salida es un registro por cada fila que devuelve la consulta.

Escribe registros en una tabla de Oracle. Cada registro se escribirá en una fila de la tabla.

Ejecuta una consulta de Oracle cuando termina de ejecutarse una canalización. Se puede configurar para que se ejecute solo en caso de éxito, solo si se produce un error o siempre al final de la ejecución.

Complemento action que ejecuta un comando de Oracle.

Complemento action para exportar datos de Oracle de forma eficiente a un sistema de archivos mediante las herramientas de línea de comandos de Oracle.

Escribe en un sistema de archivos en diversos formatos.

Esta fuente se usa siempre que necesites leer desde un sistema de archivos distribuido.

Escribe registros en uno o más archivos de un directorio en Cloud Storage en diversos formatos, como CSV, Avro, Parquet y JSON.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Python.

Ejecuta código de Python proporcionado por el usuario para transformar registros de entrada que están disponibles como un diccionario de Python.

Esta fuente se usa cada vez que necesitas realizar operaciones de lectura desde Amazon S3.

Acelera la función Fuente de lotes de tablas de SAP para tu proceso de pedido a efectivo.

Acelera la función Fuente de lotes de tablas de SAP para tu proceso de adquisición a pago.

Se conecta a una fuente de SAP Ariba para las integraciones de datos por lotes en Google Cloud.

Se conecta a una fuente de SAP para la extracción basada en lotes y delta mediante BW Open Hub Service.

Se conecta a una fuente de SAP para la extracción de datos por lotes mediante el protocolo de datos abiertos (OData).

Se conecta a una fuente de SAP para la extracción de datos por lotes y por delta mediante el aprovisionamiento de datos operativos (ODP).

Se conecta a una fuente de SAP para replicar datos en Google Cloud mediante SAP Landscape Transformation (SLT).

Se conecta a una fuente de SAP para la extracción de datos por lotes.

Se conecta a una fuente SAP para transferencias de datos masivas de tablas y vistas SAP.

Complemento de origen para cargar datos de un modelo de Anaplan en una canalización de datos.

Complemento de receptor para importar datos de CDAP al servidor de Anaplan.

Realiza una acción o un proceso predefinido en un modelo de Anaplan específico. Por lo general, se usa para preparar la importación y exportación de datos.

Complemento para escribir datos en HubSpot CRM en canalizaciones por lotes y de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones por lotes.

Esta fuente lee sObjects como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc. de Salesforce por lotes.

Un receptor por lotes que inserta sObjects, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etc., en Salesforce.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce, como oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Este receptor inserta registros en una extensión de datos de Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mediante la integración de servidor a servidor con la API de SFMC.

Esta fuente lee varios sObjects de Salesforce. Debe usarse en conjunto con receptores múltiples.

Lee de una o varias tablas en ServiceNow.

Lee objetos, como comentarios de artículos, comentarios de publicaciones, comentarios de solicitudes, comentarios de tickets, grupos, organizaciones, calificaciones de satisfacción, etiquetas, campos de tickets, métricas de tickets, eventos de métricas de tickets, tickets y usuarios de Zendesk.

Fuente múltiple que lee varios objetos de Zendesk y los enruta a destinos específicos. Debe usarse en conjunto con un receptor múltiple.

Extrae documentos de Elasticsearch de acuerdo con la consulta que especifica el usuario.

Escribe datos en Elasticsearch como una cadena JSON y, luego, los indexa mediante el índice, el tipo y el idField que especifica el usuario.

Carga datos desde archivos internos o externos publicados en etapa de pruebas de Cloud Storage a una tabla existente de Snowflake.

Escribe datos en una tabla de Snowflake en canalizaciones por lotes.

Lee datos de tablas de Snowflake en canalizaciones por lotes.

Ejecuta una consulta en SQL especificada en Snowflake.

Analiza registros de cualquier fuente de entrada para obtener información relevante, como URI, IP, navegador, dispositivo, código de estado HTTP y marca de tiempo.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Python.

Este complemento vuelve a particionar un RDD de Spark.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que transforma el RDD en un RDD con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala.

Ejecuta código de Spark proporcionado por el usuario en Scala que opera en un RDD o DataFrame de entrada con acceso completo a todas las funciones de Spark.

Establece una conexión SSH con una máquina remota para ejecutar un comando en esa máquina.

Ejecuta un objeto binario ejecutable que está instalado y disponible en el sistema de archivos local de los nodos de Hadoop.

Calcula estadísticas, como total, nulos, mínimo, máximo, media, desviación estándar, cero, recuento positivo y recuento negativo.

Agrupa por uno o más campos y, luego, realiza funciones de agregación como avg, count, count(*), first, last, max, min, sum y collect para cada grupo.

Lee de Amazon Simple Queue Service (SQS) en canalizaciones de transmisión.

Complemento para escribir en Amazon Simple Queue Service (SQS) en canalizaciones de transmisión.

Lee de Confluent Kafka en las canalizaciones de transmisión.

Complemento para escribir en Confluent Kafka en canalizaciones de transmisión.

Fuente de transmisión de archivos que analiza un directorio y transmite el contenido de cualquier archivo nuevo que se agregue al directorio.

Lee de Google Analytics 360 en canalizaciones de transmisión.

Esta es una fuente de transmisión que recuperará datos de una URL especificada en un intervalo determinado y pasará los resultados al siguiente complemento.

Lee datos en formatos JSON, XML, CSV, TSV, TEXT y BLOB de las APIs de HTTP/HTTPS en canalizaciones de transmisión.

Lee datos de HubSpot CRM en canalizaciones de transmisión.

Fuente de transmisión de Kafka que lee de eventos de Apache Kafka en canalizaciones de transmisión.

Publicador de alertas de Kafka que te permite publicar alertas en Kafka como objetos JSON.

Receptor de Kafka que permite escribir eventos en CSV o JSON en Kafka.

Este receptor escribe en un tema de Pub/Sub en canalizaciones de transmisión.

Esta fuente lee de una suscripción de Pub/Sub en tiempo real.

Esta fuente realiza un seguimiento de las actualizaciones en los sObjects de Salesforce. Algunos ejemplos de sObjects son oportunidades, contactos, cuentas, clientes potenciales, cualquier objeto personalizado, etcétera.

Muestrea tweets en tiempo real mediante la transmisión de Spark. Los registros de salida tendrán este esquema.

El complemento de Windows se usa para renderizar ventanas de una parte de una canalización de transmisión.

Papelera consume todos los registros de la entrada y los come todos, lo que significa que no se genera ningún resultado o no se almacena en ningún lugar.