Apache Arrow Bewertungen & Produktdetails

Ehrlich gesagt, das Beste an Apache Arrow ist, wie unglaublich schnell es die Arbeit mit großen Datensätzen macht. Das spaltenorientierte Speicherformat beschleunigt die Datenverarbeitung enorm, besonders für Analysen und maschinelles Lernen. Die Benutzerfreundlichkeit ist anfangs nicht die beste, weil es eine gewisse Lernkurve gibt, aber sobald man den Dreh raus hat, ist der Leistungszuwachs absolut lohnenswert.

Auch die Integration ist solide – es funktioniert super gut mit Pandas, Spark und Parquet, sodass der Datenaustausch zwischen Systemen viel reibungsloser verläuft als bei anderen Formaten. Und da es sprachübergreifend kompatibel ist, kann man es in Python, Java, C++ und mehr verwenden, ohne sich über lästige Formatkonvertierungen Gedanken machen zu müssen.

In Bezug auf die Anzahl der Funktionen ist es vollgepackt mit einer Menge Optimierungen für die effiziente Verarbeitung von In-Memory-Daten. Ich benutze es die ganze Zeit, und ehrlich gesagt, es ist irgendwie ein Muss für leistungsstarke Datenverarbeitung. Der einzige Nachteil? Der Kundensupport ist hauptsächlich community-basiert, sodass man manchmal nach Antworten suchen muss. Aber insgesamt ist die Implementierung nicht allzu schwierig, und sobald es eingerichtet ist, ist es ein echter Game-Changer für die Verarbeitung großer Datenmengen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, es ist nicht das Einfachste, damit anzufangen. Die Lernkurve ist ziemlich steil, besonders wenn man noch nie mit spaltenbasierter Speicherung zu tun hatte. Die Einrichtung kann frustrierend sein, und die Einfachheit der Implementierung ist nicht gerade reibungslos – es erfordert viel Ausprobieren, besonders wenn man versucht, es in eine bestehende Pipeline zu integrieren.

Außerdem ist die Dokumentation ziemlich verstreut. Einige Teile sind großartig, aber andere? Nicht so sehr. Manchmal ist man einfach auf Vermutungen angewiesen, was den Kundensupport fast nicht existent erscheinen lässt, da die meiste Hilfe von der Open-Source-Community kommt. Das Debuggen kann auch mühsam sein – es ist so optimiert, dass selbst eine kleine Fehlkonfiguration die Leistung auf schwer nachvollziehbare Weise beeinträchtigen kann.

Das gesagt, sobald man die anfänglichen Schwierigkeiten überwunden hat, machen die Anzahl der Funktionen und die einfache Integration mit Tools wie Pandas, Spark und Parquet es absolut lohnenswert. Aber ja, man sollte nicht erwarten, dass es super anfängerfreundlich ist – es braucht definitiv etwas Zeit, um sich daran zu gewöhnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Apache Arrow am meisten gefällt, ist, wie effizient es große Datensätze im Speicher verarbeitet. Es bietet ein schnelles, spaltenorientiertes Datenformat, das die Leistung beim Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Systemen verbessert. In unseren Projekten haben wir es verwendet, um Python-, R- und Java-Anwendungen mit minimalem Overhead zu verbinden. Die Interoperabilität, die es bietet, ist ausgezeichnet, und die Unterstützung durch die Community ist sehr aktiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Lernkurve kann steil sein, insbesondere bei der Konfiguration von Integrationen mit anderen Datenwerkzeugen. Einige Dokumentationen könnten für neue Benutzer klarer sein, insbesondere bei fortgeschrittenen Themen wie Zero-Copy-Reads und Speicherabbildung. Das Debuggen von Leistungsproblemen über verschiedene Sprachen hinweg erfordert ebenfalls technisches Fachwissen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Arrow bietet außergewöhnliche Geschwindigkeit und Effizienz für den In-Memory-Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen und Sprachen und reduziert den Serialisierungsaufwand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Ökosystem reift noch, und die Integration mit einigen Werkzeugen kann für Anfänger komplex sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es unterstützt Pandas, Kudu Drill. Das In-Memory-Spaltenformat von Arrow ist eine sofort einsatzbereite Lösung für diese Probleme. Systeme, die Arrow verwenden oder unterstützen, können Daten nahezu kostenlos zwischen ihnen übertragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Integration scheint ein Problem zu sein, es ist zeitaufwendig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das herausragende Merkmal von Apache Arrow ist sein "Effizienter Sprachübergreifender Datenaustausch", der nahtlose Kommunikation und Datenfreigabe über verschiedene Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernzeit kann für Teams Zeit erfordern, ich habe mindestens 1 Jahr gebraucht, um das Wesentliche zu verstehen.

Es gibt einige Kompatibilitätsprobleme und Herausforderungen bei der Integration mit verschiedenen Tools und Systemen.

In-Memory-Operationen könnten erhebliche Systemressourcen erfordern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für mich ermöglicht es, dass Daten schnell verarbeitet, gelesen und geschrieben werden können. Beim Umgang mit großen Datensätzen bietet es mir eine hohe Leistung. Es ermöglicht auch die Dateninteroperabilität zwischen verschiedenen Programmiersprachen. Durch die Verwendung von Arrow in meinen Java-Anwendungen kann ich Daten problemlos verarbeiten und mit anderen Systemen kompatibel machen. Es ermöglicht mir, meine Daten in einem Format zu verteilen, das maschinennativ und leicht mit anderen Verarbeitungstools teilbar ist. Es wird auf verschiedenen Plattformen unterstützt, was mir ermöglicht, meine Java-Anwendungen nahtlos mit anderen Plattformen zu integrieren. Insgesamt ist Apache Arrow ein nützliches und leistungsstarkes Werkzeug für Java-Entwickler. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für mich zeigt es manchmal Versionsprobleme, aber sie sind normalerweise handhabbar. Und ja, am Anfang könnten normale Fehler auftreten, die man leicht bewältigen kann. Aber bei der Arbeit mit komplexen Daten ist es wichtig, vorsichtig und aufmerksam zu sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

*Apache Arrow kann mehrere Programmiersprachen unterstützen, was einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Komponenten einer Datenverarbeitungspipeline ermöglicht.

*Apache Arrow bietet ein spaltenbasiertes In-Memory-Format und hilft, den Bedarf an Datenserialisierung zu minimieren, um die rechnerische Effizienz zu verbessern.

*Apache Arrow als Open-Source-Projekt profitiert von einer vielfältigen und aktiven Entwicklergemeinschaft.

*Das spaltenbasierte Format und das Speichermanagement von Apache Arrow sind für eine optimale Speichernutzung ausgelegt.

*Apache Arrow entwickelt sich sehr schnell weiter und bietet häufig Updates, was sehr beeindruckend ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

*Die Implementierung von Apache Arrow kann für Entwickler, die neu in seinen Konzepten und APIs sind, schwierig sein. Die Anpassung an das Datenaustauschformat und das Verständnis dafür erfordert Zeit.

*Apache Arrow entwickelt sich kontinuierlich weiter, und dies kann für neue Benutzer eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn sie eine ältere Version der Bibliothek verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Arrow ist ein außergewöhnliches Werkzeug, das ich für seine Effizienz bei der Handhabung großer Datensätze in verschiedenen Programmiersprachen schätze. Seine spaltenorientierte In-Memory-Darstellung von Daten verbessert die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Interoperabilität erheblich. Das standardisierte Format ermöglicht nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und fördert ein kollaborativeres und effizienteres Datenökosystem. Insgesamt hebt sich Apache Arrow als leistungsstarke und vielseitige Lösung für Datenmanipulation und -austausch in der modernen Computerlandschaft hervor. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit habe ich keine Beschwerden oder Abneigungen gegenüber Apache Arrow. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Arrow ist ein leistungsstarkes, sprachübergreifendes und speicherinternes Datenrepräsentationsformat. Es zeichnet sich in der Analytik aus, bietet effizienten Datenaustausch, Zero-Copy-Sharing und starke Interoperabilität, unterstützt von einer wachsenden Gemeinschaft und einem Ökosystem. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit habe ich keine Anmerkungen zu Apache Arrow. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist eine gute Plattform, die beim Arbeiten mit mehreren Programmiersprachen hilft. Sie bieten sogar eine spezielle Spalte für die Arbeit mit Analysen und ermöglichen das Arbeiten mit großen Datensätzen. Die tägliche Nutzung ist sehr hilfreich für Menschen, die es zum Verwalten und Bearbeiten großer Datensätze verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Je nach Tech-Stack der Entwickler kann Apache Arrow anfangs etwas komplex sein. Wenn Sie zuvor verschiedene Datenverarbeitungstools verwendet haben, ist Apache Arrow anfangs etwas komplex, aber es ist ziemlich nützlich, sobald Sie es lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.