Apache Parquet und Google Cloud BigQuery vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen (38.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos
Apache Parquet
Sternebewertung
(27)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,235)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.0% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Einstiegspreis
Kostenlos
Alle 5 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine hohe Gesamtbewertung aufweist, die seine Leistung und Zuverlässigkeit widerspiegelt. Benutzer schätzen seine serverlose Architektur und die Möglichkeit, sich auf SQL zu konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen, was die Datenanalyse reibungslos und effizient erscheinen lässt.
- Benutzer sagen, dass Apache Parquet in seinen Komprimierungsfähigkeiten und der plattformsübergreifenden Kompatibilität glänzt, was besonders vorteilhaft für die Integration in bestehende Datenverarbeitungspipelines ist. Bewerter heben seine Effizienz bei der Bearbeitung analytischer Abfragen aufgrund seines spaltenorientierten Speicherformats hervor.
- Laut verifizierten Bewertungen ist der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery bemerkenswert schnell und intuitiv, wobei Benutzer sein Pay-as-you-go-Modell loben, das die Abläufe vereinfacht und Experimente mit größeren Datensätzen ohne die Notwendigkeit der Bereitstellung von Clustern ermöglicht.
- Bewerter erwähnen, dass Apache Parquet zwar für spezifische Anwendungsfälle effektiv ist, es jedoch möglicherweise nicht das gleiche Maß an umfassender Unterstützung und Benutzererfahrung wie BigQuery bietet. Benutzer haben Herausforderungen bei der Suche nach umfangreichen Unterstützungsressourcen im Vergleich zur robusten Unterstützung für BigQuery festgestellt.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die Benutzerfreundlichkeit von Google Cloud BigQuery ein bedeutender Vorteil ist, wobei viele Benutzer es als schnell und effizient bei der Lösung komplexer Abfragen empfinden. Dies steht im Kontrast zu Apache Parquet, bei dem einige Benutzer eine steilere Lernkurve bei der effektiven Nutzung seiner Funktionen berichtet haben.
- Benutzer berichten, dass, obwohl beide Produkte starke Datenverarbeitungsfähigkeiten haben, die erweiterten Funktionen von Google Cloud BigQuery, wie BigQuery ML und die Integration von KI-Tools, eine leistungsstärkere und vielseitigere Plattform für die Datenanalyse bieten im Vergleich zu Apache Parquets fokussierterer Funktionalität.
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
634
Einfache Bedienung
7.7
22
8.7
651
Einfache Einrichtung
7.2
9
8.7
423
Einfache Verwaltung
7.6
9
8.5
225
Qualität der Unterstützung
8.1
19
8.3
576
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.5
8
8.6
219
Produktrichtung (% positiv)
8.6
25
9.3
619
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
122
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
120
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
121
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
124
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
125
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
124
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
123
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
227
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
210
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
217
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
220
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
205
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
217
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
187
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
226
|
Verifizierte Funktion
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
238
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
209
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
215
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
127
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
124
Lagerung
9.0
13
9.1
69
8.8
12
8.7
69
Verfügbarkeit
7.4
14
8.3
61
8.2
12
8.5
65
8.8
12
8.6
67
Leistung
8.6
12
8.5
64
Sicherheit
9.0
12
8.7
69
7.9
12
8.8
68
7.9
12
8.4
68
8.6
12
8.6
64
Unterstützen
8.9
12
8.7
65
8.2
12
8.8
65
Zentralisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
26
Lokalisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
80
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
79
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
79
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
50
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
50
Marketing-Operationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
65
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
62
Kampagnen-Aktivität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
67
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
62
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
64
Agentic KI - Marketinganalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
15
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
215
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
175
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
173
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
168
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
168
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
161
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
326
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
284
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
293
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
251
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
249
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
278
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
270
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
279
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
277
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
255
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
262
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
254
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
15.9%
Computersoftware
13.6%
Einzelhandel
7.0%
Finanzdienstleistungen
6.6%
Marketing und Werbung
5.2%
Andere
51.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Apache Parquet hat keine Diskussionen mit Antworten
Is Big Query free?
3 Kommentare
SC
mein Cloud-SoftwaregeschäftMehr erfahren
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Kommentare
SG
Ja, BigQuery ist Teil der Google Cloud Platform.Mehr erfahren
Worauf basiert Google BigQuery?
1 Kommentar
AN
Dremel: The Execution Engine
Colossus: Distributed Storage
Borg: Compute
Jupiter: The Network
Mehr erfahren
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
Ihre Software- und Service-Einblicke sind wertvoll.
Ihre Kollegen kommen zu G2, um einen Einblick in und andere Unternehmenslösungen zu erhalten. Die Hinzufügung von Perspektiven zu wird anderen helfen, die richtige Lösung basierend auf echten Benutzererfahrungen auszuwählen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
