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Google Cloud Dataproc und Hadoop HDFS vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Google 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 DataprocHadoop HDFS
Sternebewertung
(141)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Hadoop HDFSZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Hadoop HDFS in der Datenverteilung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten entscheidend für die effiziente Handhabung großer Datensätze ist, während Google Cloud Dataproc mit einer Bewertung von 8,8 dicht folgt, was auf eine starke Leistung, aber etwas weniger optimal für massive Datenlasten hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud Dataproc in der Benutzerfreundlichkeit glänzt und mit 9,0 im Vergleich zu Hadoop HDFS mit 7,5 bewertet wird. Benutzer auf G2 schätzen die intuitive Benutzeroberfläche und den optimierten Einrichtungsprozess von Dataproc, was es für Teams ohne umfangreiche technische Expertise zugänglicher macht.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Hadoop HDFS eine überlegene Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 8,4 bietet, was für Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur ausbauen möchten, unerlässlich ist. Im Gegensatz dazu, obwohl Google Cloud Dataproc immer noch robust ist, erhält es eine Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so nahtlos für sehr große Operationen skaliert.
- Benutzer sagen, dass die Integrationsfähigkeiten beider Produkte stark sind, wobei Hadoop HDFS eine Bewertung von 9,1 für die Hadoop-Integration und 8,9 für die Spark-Integration erhält, während Google Cloud Dataproc 9,0 für Hadoop und 9,4 für Spark bewertet wird, was darauf hindeutet, dass Dataproc möglicherweise einen leichten Vorteil bei der Spark-Integration hat, was für die Echtzeit-Datenverarbeitung entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports für Google Cloud Dataproc mit 8,8 höher bewertet wird im Vergleich zu Hadoop HDFS mit 7,8. Benutzer berichten, dass der reaktionsschnelle Kundenservice und die umfassende Dokumentation Dataproc zu einer zuverlässigeren Wahl für fortlaufenden Support machen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass beide Produkte eine starke Leistung in der Cloud-Verarbeitung haben, wobei Hadoop HDFS mit 8,9 und Google Cloud Dataproc mit 9,0 bewertet wird. Rezensenten erwähnen jedoch, dass die cloud-native Architektur von Dataproc eine effizientere Ressourcenverwaltung und Kosteneffektivität in Cloud-Umgebungen ermöglicht.
Google Cloud Dataproc vs Hadoop HDFS
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud Dataproc den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Hadoop HDFS.
- 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 Hadoop HDFS.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud Dataproc
Keine Preisinformationen verfügbarHadoop HDFS
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud Dataproc
Keine Informationen zur Testversion verfügbarHadoop HDFS
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
10
8.6
118
Einfache Bedienung
9.0
10
7.5
120
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
6.9
47
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.1
44
Qualität der Unterstützung
8.8
10
7.8
103
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
7.7
42
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
8.0
113
Funktionen
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
8.1
8
8.6
42
8.8
8
9.1
46
8.1
8
9.0
40
Integrationen
9.0
8
9.1
44
9.4
8
8.8
40
Plattform
9.2
8
8.3
40
7.9
8
8.4
43
9.4
8
8.8
40
Verarbeitung
9.0
8
8.7
36
8.3
8
8.5
41
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 Dataproc und Hadoop HDFS sind kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung
Einzigartige Kategorien
Google Cloud Dataproc ist kategorisiert als ETL-Werkzeuge
Hadoop HDFS hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud Dataproc
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Hadoop HDFS
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
26.7%
Einzelhandel
13.3%
Marketing und Werbung
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
6.7%
hochschulbildung
6.7%
Andere
40.0%
Computersoftware
24.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.7%
Internet
7.8%
Finanzdienstleistungen
4.7%
hochschulbildung
3.9%
Andere
38.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud Dataproc hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird Hadoop HDFS verwendet?
1 Kommentar
VV
Hadoop HDFS wird zur Speicherung großer Datenmengen verwendet... sogenannter 'Big Data'.Mehr erfahren
Hadoop HDFS hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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