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Google Cloud Dataprep und Google Cloud Dataproc vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (64.3% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud Dataprep
Sternebewertung
(16)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (64.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Google Cloud DataprepGoogle 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.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud Dataproc in der Hadoop-Integration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die stark in Hadoop-Ökosysteme investiert sind. Im Gegensatz dazu erzielt Google Cloud Dataprep eine niedrigere Bewertung von 7,1, was auf eine weniger robuste Unterstützung für Hadoop hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud Dataproc eine überlegene Spark-Integration bietet und mit 9,4 bewertet wird, was für Benutzer von Vorteil ist, die Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen nutzen möchten. Google Cloud Dataprep hingegen erzielt 7,9, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effektiv für Spark-zentrierte Workflows ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Google Cloud Dataproc starke Echtzeit-Datenerfassungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 8,1 bietet, während Google Cloud Dataprep in der Datenvorbereitung mit einer Bewertung von 9,2 übertrifft, was es ideal für Benutzer macht, die sich auf Datenbereinigung und -transformation konzentrieren.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Google Cloud Dataproc im Cloud-Processing mit einer Bewertung von 9,0 glänzt, was entscheidend für die effiziente Handhabung von groß angelegten Daten-Workloads ist. Im Gegensatz dazu erzielt Google Cloud Dataprep 8,7, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so optimiert für umfangreiche Cloud-Processing-Aufgaben ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Maschinen-Skalierungsfähigkeiten von Google Cloud Dataproc mit 9,2 bewertet werden, was eine dynamische Ressourcenallokation während der Datenverarbeitung ermöglicht. Im Vergleich dazu erzielt Google Cloud Dataprep 8,3, was seine Skalierbarkeit für größere Projekte einschränken könnte.
- Benutzer sagen, dass die allgemeine Benutzerfreundlichkeit von Google Cloud Dataproc mit 9,0 bewertet wird, was es benutzerfreundlich für Dateningenieure macht, während Google Cloud Dataprep mit einer Bewertung von 9,1 leicht überlegen ist und Benutzer anspricht, die eine unkomplizierte Datenvorbereitungsoberfläche priorisieren.
Google Cloud Dataprep vs Google Cloud Dataproc
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud Dataproc den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud Dataprep.
- 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 Dataproc gegenüber Google Cloud Dataprep.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud Dataprep
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud Dataproc
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud Dataprep
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud Dataproc
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.2
12
8.7
10
Einfache Bedienung
9.2
13
9.0
10
Einfache Einrichtung
8.6
6
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.9
6
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.3
12
8.8
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
6
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
8.2
13
8.8
10
Funktionen
Datenvorbereitung15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
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
8.7
9
8.1
8
8.3
9
8.8
8
6.7
9
8.1
8
Integrationen
7.1
7
9.0
8
7.9
8
9.4
8
Plattform
8.3
8
9.2
8
9.2
10
7.9
8
7.9
8
9.4
8
Verarbeitung
8.7
10
9.0
8
9.4
9
8.3
8
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 Dataprep und Google Cloud Dataproc sind kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung
Einzigartige Kategorien
Google Cloud Dataprep ist kategorisiert als Datenvorbereitung
Google Cloud Dataproc ist kategorisiert als ETL-Werkzeuge
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud Dataprep
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
21.4%
Computersoftware
14.3%
Restaurants
7.1%
Primar-/Sekundarbereich
7.1%
Marketing und Werbung
7.1%
Andere
42.9%
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
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Google Cloud Dataproc hat keine Diskussionen mit Antworten
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