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Apache Spark for Azure HDInsight und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Apache Spark for Azure HDInsight
Sternebewertung
(12)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (63.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Apache Spark for Azure HDInsightGoogle Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,208)4.5 von 5
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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 einen hohen G2-Score von 98,37 aufweist, was seine starke Leistung und das positive Feedback einer großen Anzahl von Nutzern widerspiegelt. Im Gegensatz dazu hat Apache Spark für Azure HDInsight eine deutlich niedrigere Punktzahl von 38,36, was auf Herausforderungen bei der Erfüllung der Benutzererwartungen hinweist.
- Nutzer sagen, dass die serverlose Architektur von BigQuery die Datenanalyse vereinfacht und es ihnen ermöglicht, sich auf das Schreiben sauberer SQL-Abfragen zu konzentrieren, ohne sich um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern zu müssen. Diese Funktion wird besonders für ihre Effizienz bei der Verarbeitung von Milliarden von Abfragen gelobt und macht sie zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen.
- Rezensenten erwähnen, dass Apache Spark für Azure HDInsight eine saubere und intuitive Umgebung für die Datenanalyse bietet, die einige Nutzer schätzen. Der allgemeine Mangel an aktuellen Bewertungen (nur 12 im Vergleich zu BigQuerys 1125) deutet jedoch darauf hin, dass es möglicherweise nicht so weit verbreitet oder unterstützt ist wie auf dem aktuellen Markt.
- Laut verifizierten Bewertungen ist das Pay-as-you-go-Modell von BigQuery ein herausragendes Merkmal, das es den Nutzern ermöglicht, nur für die tatsächlich genutzten Speicher- und Rechenressourcen zu zahlen. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die mit größeren Datensätzen experimentieren möchten, ohne unnötige Kosten zu verursachen.
- Nutzer heben hervor, dass Apache Spark für Azure HDInsight zwar eine gute Leistung für die Datenanalyse bietet, es jedoch im Vergleich zu BigQuery Herausforderungen bei der allgemeinen Benutzerzufriedenheit gibt. Die höheren Bewertungen von BigQuery in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Einrichtung weisen auf eine reibungslosere Benutzererfahrung hin, die für den täglichen Betrieb entscheidend ist.
- Rezensenten schätzen die Integration von BigQuery mit fortschrittlichen KI-Tools, die seine Fähigkeiten für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung verbessern. Diese Integration ist ein bedeutender Vorteil für Nutzer, die modernste Technologie in ihren Daten-Workflows nutzen möchten und hebt BigQuery von seinen Mitbewerbern ab.
Apache Spark for Azure HDInsight vs Google Cloud BigQuery
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Spark for Azure HDInsight.
- 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 Spark for Azure HDInsight.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Spark for Azure HDInsight
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 Spark for Azure HDInsight
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
10
8.8
616
Einfache Bedienung
8.5
10
8.7
632
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.8
407
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.5
224
Qualität der Unterstützung
8.3
10
8.4
565
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.6
217
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
9.3
605
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
121
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
119
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
119
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
123
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
123
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
122
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
122
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
220
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
210
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
215
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
215
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
203
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
200
|
Verifizierte Funktion
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
213
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
200
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
186
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
216
|
Verifizierte Funktion
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
224
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
207
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
213
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
127
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
124
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
79
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
68
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
78
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
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
79
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
Datenbank
8.9
9
8.8
175
8.3
9
8.9
173
8.9
9
8.7
167
Integrationen
9.4
9
8.4
136
8.9
9
8.5
133
Plattform
8.7
9
8.9
151
8.3
9
8.9
165
8.9
9
8.5
133
Verarbeitung
8.7
9
9.2
168
8.1
9
9.1
161
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
322
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
283
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
269
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
278
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 Spark for Azure HDInsight und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung
Einzigartige Kategorien
Apache Spark for Azure HDInsight hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Big-Data-Integrationsplattformen, ETL-Werkzeuge, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Spark for Azure HDInsight
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
forschung
9.1%
Maschinerie
9.1%
Luxusgüter & Schmuck
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
hochschulbildung
9.1%
Andere
54.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.2%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.1%
Finanzdienstleistungen
6.4%
Marketing und Werbung
5.1%
Andere
51.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Apache Spark for Azure HDInsight 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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