KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzererfahrung herausragt, wobei viele seine serverlose Architektur loben, die es den Nutzern ermöglicht, sich auf SQL zu konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Dies macht die Datenanalyse flüssiger und effizienter im Vergleich zu Hadoop HDFS, das zwar leistungsstark ist, aber Herausforderungen bei der Einrichtung und Konfiguration darstellen kann.
Nutzer sagen, dass Hadoop HDFS eine robuste Lösung für die Verarbeitung großer Datensätze ist und seine verteilte Natur und das MapReduce-Modell hervorheben, die eine effektive Ausführung von Geschäftslogik ermöglichen. Einige Nutzer finden es jedoch weniger intuitiv, insbesondere in Bezug auf die Einfachheit der Einrichtung und die laufende Verwaltung.
Laut verifizierten Bewertungen zeichnet sich Google Cloud BigQuery durch sein Pay-as-you-go-Modell aus, das die Abläufe vereinfacht und Experimente mit größeren Datensätzen ermöglicht. Diese Flexibilität ist ein bedeutender Vorteil gegenüber Hadoop HDFS, das möglicherweise mehr Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erfordert.
Rezensenten erwähnen, dass Hadoop HDFS ein umfassendes Set an Werkzeugen für das Datenmanagement bietet, was es zu einer leistungsstarken Wahl für Unternehmen macht, die große Datenmengen verarbeiten müssen. Das Fehlen aktueller Bewertungen deutet jedoch darauf hin, dass es möglicherweise nicht mit den sich entwickelnden Benutzerbedürfnissen Schritt hält, im Vergleich zu BigQuery, das einen stetigen Strom positiver Rückmeldungen erhält.
Nutzer heben hervor, dass die Geschwindigkeit und Effizienz von Google Cloud BigQuery bei der Abfrageverarbeitung ein Game-Changer ist, wobei einige anmerken, dass es Milliarden von Abfragen auf einmal lösen kann. Dieses Leistungsniveau wird oft als entscheidender Unterschied genannt, insbesondere für Organisationen, die schnelle Datenanalysen priorisieren.
G2-Bewerter geben an, dass, obwohl Hadoop HDFS für seine Datenverteilungskapazitäten geschätzt wird, es möglicherweise nicht die gleichen Zufriedenheitsniveaus erreicht wie Google Cloud BigQuery, das eine höhere G2-Bewertung und ein größeres Volumen an aktuellen Bewertungen aufweist, was seine wachsende Beliebtheit und das Vertrauen der Nutzer widerspiegelt.
Google Cloud BigQuery vs Hadoop HDFS
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud BigQuery einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Google Cloud BigQuery zu machen.
Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Hadoop HDFS.
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 Hadoop HDFS.
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.
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
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.