Cloudera Data Flow Bewertungen & Produktdetails

Wir nutzen Kafka von Cloudera Data Flow für Streaming-Analysen. CDF liefert uns Echtzeitdaten, die entscheidend für die Erstellung von Live-Dashboards sind, und die Menge der gestreamten Daten (in Petabytes) hilft uns, CDF als zentrale Anlaufstelle für die Analyse von Live-Daten zu haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kafka von CDF ist zwar skalierbar, hat jedoch viele Verzögerungsprobleme und benötigt komplexe Abstimmungen. Wenn die Verzögerung auftritt, das heißt, der aktuelle Offset ist größer als der Endoffset des Verbrauchers, kann eine Verzögerung im sechs- bis siebenstelligen Bereich beobachtet werden, was bedeutet, dass die veralteten Datensätze manchmal etwa 1 Million erreichen, wodurch das Dashboard auf die neuesten Daten wartet und es manchmal Stunden dauert, diese abzurufen, und manchmal ein Neustart des Dienstes erforderlich ist, um das zu beheben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Cloudera Data Flow (CDF) bietet uns eine einheitliche Plattform zur Analyse von Echtzeit-Streaming-Daten. Wir verwenden hauptsächlich CFM, CEM, um Agentendaten zu übertragen, und Kafka, um Live-Daten zu übertragen, die dann von Spark konsumiert werden, und nach der Bereinigung werden die Finanzberichte erstellt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kafka, das früher Teil von CDP (Cloudera Data Platform) war, wurde in CDF verschoben, was uns dazu zwingt, ein separates Abonnement zu erwerben und somit mehr Kosten für das Projekt zu verursachen. Dies war ein kluger Schachzug von Cloudera, um mehr Geld zu verdienen, aber es schadet uns sicherlich, da der Dienst, den wir zusammen mit CDP genutzt haben, jetzt gekauft werden muss, da er unter das CDF-Dach fällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die beiden Hauptpfeiler von Hortonworks sind HDP (Hortonworks Data Platform) und HDF (Hortonworks Data Flow). Ersteres bezieht sich auf die Infrastruktur, die für den Aufbau und die Bereitstellung eines Data Lakes erforderlich ist, und letzteres bezieht sich auf die Datenaufnahme, sei es in Batch- oder Echtzeit. Sowohl HDP als auch HDF basieren vollständig auf Open-Source-Projekten, was ein Unterscheidungsmerkmal von Hortonworks ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Sammlung von Open-Source-Projekten ist sie stark auf die Aktivität der Community angewiesen. Sie haben dennoch die Möglichkeit, Premium-Beratungs- oder Schulungsdienste in Anspruch zu nehmen. Obwohl es sich schnell zu einer Verfügbarkeit von Data-Science-Tools entwickelt (z.B. Tensorflow in HDP 3 integriert), kann es für einen Entwickler, der von einer traditionellen IDE auf die Notebook-gegenüber-Datalake-Metapher umsteigt, umständlich sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.