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Apache Kudu und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (58.3% der Bewertungen)
Unternehmen (38.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos
Apache Kudu
Sternebewertung
(13)4.1 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (58.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache KuduGoogle Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,201)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Kostenlos
Kostenlose Testversion verfügbar
Alle 5 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet und nahtlose Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während die Integrationsfähigkeiten von Apache Kudu niedriger bewertet werden, was es für Benutzer, die umfangreiche Datenquellenkonnektivität benötigen, weniger vielseitig macht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Echtzeitanalyse-Funktion von Google Cloud BigQuery sehr effektiv ist und eine Bewertung von 8,8 erhält, was es den Benutzern ermöglicht, schnell Einblicke zu gewinnen, während die Leistung von Apache Kudu in diesem Bereich nicht so robust ist und eine niedrigere Bewertung erhält, was zu potenziellen Verzögerungen bei der Datenverarbeitung führen kann.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Skalierbarkeit von Google Cloud BigQuery ein herausragendes Merkmal ist, das mit 9,3 bewertet wird und es ideal für Unternehmen mit wachsenden Datenanforderungen macht, während Apache Kudu, obwohl es skalierbar ist, nicht dieses Leistungsniveau erreicht, was seine Attraktivität für größere Organisationen einschränken könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Google Cloud BigQuery mit 8,3 bewertet wird, was auf eine starke Kundenerfahrung hinweist, während der Support von Apache Kudu mit 7,5 niedriger bewertet wird, was darauf hindeutet, dass Benutzer bei der Suche nach Unterstützung auf Herausforderungen stoßen könnten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datensicherheits-Funktionen von Google Cloud BigQuery mit einer Bewertung von 9,1 einen robusten Schutz für sensible Informationen bieten, während die Sicherheitsmaßnahmen von Apache Kudu mit 6,3 bewertet werden und möglicherweise nicht das gleiche Maß an Sicherheit bieten, was Bedenken für Benutzer aufwirft, die die Datenverwaltung priorisieren.
- Benutzer sagen, dass die integrierten Datenanalyse-Fähigkeiten von Google Cloud BigQuery mit einer Bewertung von 8,6 eine umfassende Analyse ohne zusätzliche Tools ermöglichen, während Apache Kudu ähnliche integrierte Funktionen fehlt, was zu zusätzlichen Kosten und Komplexität für Benutzer führen könnte, die erweiterte Analysen benötigen.
Apache Kudu vs Google Cloud BigQuery
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Kudu.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud BigQuery.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber Apache Kudu.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Kudu
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Free
Kostenlos
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können.
- 10 GB Speicher
- Bis zu 1 TB Abfragen pro Monat
Kostenlose Testversion
Apache Kudu
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.1
9
8.8
612
Einfache Bedienung
7.8
9
8.7
626
Einfache Einrichtung
8.7
5
8.8
401
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.5
224
Qualität der Unterstützung
7.5
10
8.4
564
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
5
8.7
217
Produktrichtung (% positiv)
6.1
9
9.2
600
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
123
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
121
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
121
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
124
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
124
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
123
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
124
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
223
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
214
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
219
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
215
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
205
|
Verifizierte Funktion
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
216
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
204
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
190
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
215
|
Verifizierte Funktion
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
220
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
211
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
217
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
132
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
129
Lagerung
8.7
5
9.1
70
6.3
5
8.8
70
Verfügbarkeit
4.7
5
8.4
62
6.3
5
8.5
66
7.7
5
8.6
68
Leistung
7.3
5
8.5
65
Sicherheit
6.3
5
8.7
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
65
Unterstützen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
66
7.0
5
8.9
66
Zentralisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
27
Lokalisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
79
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
79
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
51
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
51
Marketing-Operationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
65
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Kampagnen-Aktivität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
63
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
65
Agentic KI - Marketinganalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
212
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
178
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
176
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
170
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
139
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
136
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
153
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
168
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
136
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
170
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
164
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
319
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
288
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
295
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
256
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
254
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
283
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
274
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
283
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
282
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
260
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
267
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
259
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Kudu und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Apache Kudu hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Big-Data-Integrationsplattformen, ETL-Werkzeuge, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Kudu
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud BigQuery
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Telekommunikation
16.7%
Logistik und Supply Chain
16.7%
Marketing und Werbung
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.3%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
8.3%
Andere
41.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.2%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.1%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Marketing und Werbung
5.1%
Andere
51.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Apache Kudu hat keine Diskussionen mit Antworten
Is Big Query free?
3 Kommentare
BG
noMehr erfahren
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Kommentare
AY
Ja, BigQuery ist ein GCP-Produkt und ein serverloses Data Warehouse.Mehr erfahren
Wie unterscheidet sich BQ Legacy SQL von Standard SQL?
1 Kommentar
OD
Legacy SQL ist ein nicht-standardisiertes SQL, das nur von BigQuery verwendet wird. Standard SQL entspricht dem SQL 2011. Google empfiehlt die Verwendung von...Mehr erfahren
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