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Apache Parquet und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen (38.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos
Apache Parquet
Sternebewertung
(27)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,203)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 ist und nahtlose Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während Apache Parquet, obwohl stark in der Datenlagerung mit einer Bewertung von 9,0, nicht über die gleichen Integrationsfähigkeiten verfügt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Echtzeitanalyse-Funktion von Google Cloud BigQuery, bewertet mit 8,8, sofortige Einblicke bietet, was ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die zeitnahe Daten benötigen, während Apache Parquet sich nicht auf Echtzeitverarbeitung konzentriert.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Benutzerfreundlichkeit von Google Cloud BigQuery mit 8,7 bewertet wird, was es für nicht-technische Benutzer benutzerfreundlicher macht im Vergleich zu Apache Parquet, das eine niedrigere Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 7,7 hat, was auf eine steilere Lernkurve hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Google Cloud BigQuery mit 8,3 bewertet wird, wobei viele die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams loben, während der Support von Apache Parquet, bewertet mit 8,1, als weniger umfassend angesehen wird.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Google Cloud BigQuery ein herausragendes Merkmal mit einer Bewertung von 9,3 ist, das es Unternehmen ermöglicht, große Datensätze effizient zu verwalten, während Apache Parquet, obwohl fähig, nicht dieses Niveau der Skalierbarkeit erreicht.
- Benutzer sagen, dass die integrierte Datenanalyse-Funktion von Google Cloud BigQuery, bewertet mit 8,6, leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse direkt innerhalb der Plattform bietet, während Apache Parquet hauptsächlich ein Datenlagerungsformat ist und keine integrierten Analysefähigkeiten besitzt.
Apache Parquet vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Google Cloud BigQuery einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Google Cloud BigQuery zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Parquet.
- 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 Parquet.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Parquet
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 Parquet
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
21
8.8
612
Einfache Bedienung
7.7
22
8.7
626
Einfache Einrichtung
7.2
9
8.8
401
Einfache Verwaltung
7.6
9
8.5
224
Qualität der Unterstützung
8.1
19
8.4
564
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.5
8
8.7
217
Produktrichtung (% positiv)
8.6
25
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
9.0
13
9.1
70
8.8
12
8.8
70
Verfügbarkeit
7.4
14
8.4
62
8.2
12
8.5
66
8.8
12
8.6
68
Leistung
8.6
12
8.5
65
Sicherheit
9.0
12
8.7
70
7.9
12
8.8
69
7.9
12
8.4
69
8.6
12
8.7
65
Unterstützen
8.9
12
8.7
66
8.2
12
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 Parquet und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Apache Parquet 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 Parquet
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
Computersoftware
38.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.2%
Finanzdienstleistungen
7.7%
Bildungsmanagement
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.8%
Andere
23.1%
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 Parquet 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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