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Apache Spark for Azure HDInsight und Druid vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (63.6% der Bewertungen)
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Spark for Azure HDInsight
Sternebewertung
(12)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (63.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache Spark for Azure HDInsightDruid
Sternebewertung
(31)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über DruidZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Spark für Azure HDInsight in der Hadoop-Integration mit einer Bewertung von 9,4 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die bereits Hadoop-Ökosysteme nutzen. Im Gegensatz dazu erzielt Druid, obwohl es immer noch stark ist, eine niedrigere Bewertung von 8,8, was darauf hindeutet, dass es sich für Hadoop-Nutzer möglicherweise nicht so nahtlos integriert.
- Rezensenten erwähnen, dass Apache Spark für Azure HDInsight eine überlegene Datenqualität mit einer Bewertung von 8,7 bietet, was für Unternehmen, die auf genaue Datenanalysen angewiesen sind, entscheidend ist. Druid, obwohl kompetent, erzielt eine etwas niedrigere Bewertung von 8,5, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Datenintegrität für alle Benutzer bietet.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Apache Spark für Azure HDInsight eine bessere Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,5 im Vergleich zu Druids 8,0 bietet. Dieser Unterschied kann die Benutzerakzeptanz und Produktivität erheblich beeinflussen, insbesondere für Teams mit unterschiedlichem technischem Fachwissen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Druid bei der Echtzeit-Datenerfassung glänzt und eine Bewertung von 8,5 erzielt, was für Unternehmen, die sofortige Einblicke benötigen, unerlässlich ist. Apache Spark für Azure HDInsight, obwohl immer noch effektiv, erzielt eine höhere Bewertung von 8,9, was darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise robustere Fähigkeiten bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass Druids Auto-Sharding-Funktion eine Bewertung von 8,7 erhält, was bei der effizienten Verwaltung großer Datensätze hilft. Allerdings deutet die Bewertung von 8,3 für Apache Spark für Azure HDInsight darauf hin, dass es in diesem Aspekt möglicherweise nicht so effektiv ist, was zu Herausforderungen beim Skalieren führen könnte.
- Benutzer sagen, dass die Produktentwicklung von Apache Spark für Azure HDInsight positiv mit 8,8 bewertet wird, was auf ein starkes Engagement für zukünftige Verbesserungen hinweist. Im Gegensatz dazu deutet Druids Bewertung von 7,3 darauf hin, dass einige Benutzer Bedenken hinsichtlich der langfristigen Entwicklung und Unterstützung haben könnten.
Apache Spark for Azure HDInsight vs Druid
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Druid den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Spark for Azure HDInsight.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Apache Spark for Azure HDInsight.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Spark for Azure HDInsight gegenüber Druid.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Spark for Azure HDInsight
Keine Preisinformationen verfügbarDruid
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Spark for Azure HDInsight
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDruid
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
10
8.4
20
Einfache Bedienung
8.5
10
8.0
20
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
6.4
7
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
6.4
7
Qualität der Unterstützung
8.3
10
7.9
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
7.7
5
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
7.3
17
Funktionen
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Sicherheit
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Relationale Datenbanken24 Funktionen ausblenden24 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Management
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Unterstützen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
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
Leistung
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
Datenbank-Funktionen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
12
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Unterstützen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Echtzeit-Analytik-Datenbank10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Wartezeit bei Abfragen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenlatenz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbinder
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skala
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Architektur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenbank
8.9
9
8.5
10
8.3
9
8.7
10
8.9
9
8.8
8
Integrationen
9.4
9
8.8
8
8.9
9
8.1
9
Plattform
8.7
9
8.5
9
8.3
9
8.7
9
8.9
9
8.1
9
Verarbeitung
8.7
9
8.6
7
8.1
9
8.7
9
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 Spark for Azure HDInsight und Druid sind kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung
Einzigartige Kategorien
Apache Spark for Azure HDInsight hat keine einzigartigen Kategorien
Druid ist kategorisiert als Echtzeit-Analytik-Datenbank, Zeitreihendatenbanken, Spaltenorientierte Datenbanken, Relationale Datenbanken, und Datenlagerhaus
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Spark for Azure HDInsight
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Druid
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
forschung
9.1%
Maschinerie
9.1%
Luxusgüter & Schmuck
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
hochschulbildung
9.1%
Andere
54.5%
Computersoftware
28.6%
Telekommunikation
10.7%
Freizeit, Reisen & Tourismus
10.7%
Einzelhandel
7.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.1%
Andere
35.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Apache Spark for Azure HDInsight hat keine Diskussionen mit Antworten
Ist es gut, Druid (für einen kleinen Datensatz) als In-Memory-Datenbank zu verwenden?
1 Kommentar
DG
Ja, es ist gut für mittelgroße Datensätze bis hin zu großen Datensätzen.Mehr erfahren
Druid hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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