Google Cloud BigQuery und Google Cloud Dataproc vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.0% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Kostenlos
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,225)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Kostenlos
Alle 5 Preispläne durchsuchenGoogle Cloud Dataproc
Sternebewertung
(17)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Google Cloud DataprocZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu Google Cloud Dataproc aufweist. 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.
- Laut verifizierten Bewertungen glänzt Google Cloud Dataproc mit seinen kostensparenden Funktionen, wie der Löschung inaktiver Cluster und dem automatischen Skalieren, die helfen, die Ausgaben während Spitzenlasten zu verwalten. Benutzer finden diese Funktionen besonders vorteilhaft für die Optimierung der Ressourcennutzung.
- Rezensenten erwähnen, dass der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery schnell und intuitiv ist, sodass Benutzer ohne umfangreiche Einrichtung loslegen können. Diese Benutzerfreundlichkeit wird durch Feedback hervorgehoben, das seine Fähigkeit lobt, Milliarden von Abfragen effizient zu verarbeiten.
- Benutzer sagen, dass Google Cloud Dataproc eine starke Integration mit anderen GCP-Diensten bietet, was es zu einer soliden Wahl für diejenigen macht, die nach einer verwalteten, skalierbaren Datenanalyselösung suchen. Diese Flexibilität wird von Benutzern geschätzt, die Open-Source-Fähigkeiten wertschätzen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass Google Cloud BigQuery zwar über einen robusten Funktionsumfang verfügt, einschließlich fortschrittlicher maschineller Lernwerkzeuge, die Java-API-Unterstützung und die Cluster-Verwaltungskapazitäten von Google Cloud Dataproc jedoch als starke Punkte hervorgehoben werden, insbesondere für Entwickler, die mit Java vertraut sind.
- Laut aktuellem Benutzerfeedback vereinfacht das Pay-as-you-go-Modell von Google Cloud BigQuery die Abläufe und fördert Experimente mit größeren Datensätzen, während die transienten Cluster von Google Cloud Dataproc eine sichere und kostengünstige Option für Benutzer bieten, die Flexibilität bei ihren Datenverarbeitungsaufgaben benötigen.
Google Cloud BigQuery vs Google Cloud Dataproc
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud Dataproc.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud Dataproc.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber Google Cloud Dataproc.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google 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
Google Cloud Dataproc
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Google Cloud Dataproc
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
627
8.7
10
Einfache Bedienung
8.7
643
9.0
10
Einfache Einrichtung
8.7
417
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.5
227
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.3
573
8.8
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
221
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.3
615
8.8
10
Funktionen
Management
8.6
121
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
119
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
8.9
225
|
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
219
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration
8.5
202
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
214
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
7.7
186
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
223
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung
9.1
233
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
8.7
208
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
214
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.6
127
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
124
Nicht genügend Daten verfügbar
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
8.8
79
Nicht genügend Daten
Lagerung
9.1
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Nicht genügend Daten verfügbar
Verfügbarkeit
8.4
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
68
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
8.7
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
65
Nicht genügend Daten verfügbar
Unterstützen
8.7
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
66
Nicht genügend Daten verfügbar
Zentralisierte Berechnung
9.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
Lokalisierte Berechnung
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
79
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
9.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
79
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.8
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.5
50
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
Marketing-Operationen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Kampagnen-Aktivität
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Marketinganalyse
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenbank
8.8
175
8.1
8
8.9
173
8.8
8
8.7
167
8.1
8
Integrationen
8.4
136
9.0
8
8.5
133
9.4
8
Plattform
8.9
151
9.2
8
8.9
165
7.9
8
8.5
133
9.4
8
Verarbeitung
9.2
168
9.0
8
9.1
161
8.3
8
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.6
324
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.8
283
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
293
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
8.1
251
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
249
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
278
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
269
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Google Cloud BigQuery und Google Cloud Dataproc sind kategorisiert als ETL-Werkzeuge und Großdatenverarbeitung und -verteilung
Einzigartige Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Big-Data-Integrationsplattformen, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Google Cloud Dataproc hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud BigQuery
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud Dataproc
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.1%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.0%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Marketing und Werbung
5.2%
Andere
51.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
26.7%
Einzelhandel
13.3%
Marketing und Werbung
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
6.7%
hochschulbildung
6.7%
Andere
40.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
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
Google Cloud Dataproc hat keine Diskussionen mit Antworten
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.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu