Top 10 Cloudera Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Cloudera kürzlich von der G2-Community überprüft

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Google Cloud BigQuery
Von Google
4.5/5
(1,208)
Produktbeschreibung
Analysieren Sie Big Data in der Cloud mit BigQuery. Führen Sie schnelle, SQL-ähnliche Abfragen gegen Multi-Terabyte-Datensätze in Sekunden aus. Skalierbar und einfach zu bedienen, bietet BigQuery Echtzeiteinblicke in Ihre Daten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Google Cloud BigQuery ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenlager
Big Data-Integrationsplattformen

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Produktbeschreibung
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Snowflake ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenlager
Big Data-Integrationsplattformen

Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenlager
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Amazon Redshift
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(397)
Produktbeschreibung
Amazon Redshift ist ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse, das es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten mit standardmäßigem SQL und Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools (BI) zu analysieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Amazon Redshift ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Datenlager
Big Data-Integrationsplattformen

Confluent
Von Confluent
4.4/5
(113)
Produktbeschreibung
Eine Streaming-Datenplattform.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Confluent ist:
Besser bei der unterstützung
Teurer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab

Qubole
Von Qubole
4/5
(259)
Produktbeschreibung
Qubole liefert eine Self-Service-Plattform für Big Data Analytics, die auf den Clouds von Amazon, Microsoft und Google basiert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Qubole ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Big Data-Integrationsplattformen

Dremio
Von Dremio
4.6/5
(69)
Produktbeschreibung
Dremio ist eine Datenanalyse-Software. Es ist eine Self-Service-Datenplattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten jederzeit zu entdecken, zu beschleunigen und zu teilen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Dremio ist:
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenlager

Azure Databricks
Von Microsoft
4.5/5
(229)
Produktbeschreibung
Azure Databricks ist eine einheitliche, offene Analyseplattform, die gemeinsam von Microsoft und Databricks entwickelt wurde. Basierend auf der Lakehouse-Architektur integriert sie nahtlos Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen innerhalb des Azure-Ökosystems. Diese Plattform vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung datengetriebener Anwendungen, indem sie einen kollaborativen Arbeitsbereich bietet, der mehrere Programmiersprachen unterstützt, darunter SQL, Python, R und Scala. Durch die Nutzung von Azure Databricks können Organisationen große Datenmengen effizient verarbeiten, fortgeschrittene Analysen durchführen und KI-Lösungen entwickeln, während sie von der Skalierbarkeit und Sicherheit von Azure profitieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Lakehouse-Architektur: Kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses und ermöglicht eine einheitliche Datenspeicherung und Analyse. - Kollaborative Notebooks: Interaktive Arbeitsbereiche, die mehrere Sprachen unterstützen und die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Data Scientists und Analysten erleichtern. - Optimierte Apache Spark Engine: Verbessert die Leistung bei Big-Data-Verarbeitung, um schnellere und zuverlässigere Analysen zu gewährleisten. - Delta Lake Integration: Bietet ACID-Transaktionen und skalierbare Metadatenverwaltung, um die Datenzuverlässigkeit und Konsistenz zu verbessern. - Nahtlose Azure-Integration: Bietet native Konnektivität zu Azure-Diensten wie Power BI, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics, um Daten-Workflows zu optimieren. - Unterstützung für fortgeschrittenes maschinelles Lernen: Beinhaltet vorkonfigurierte Umgebungen für die Entwicklung von maschinellem Lernen und KI, mit Unterstützung für beliebte Frameworks und Bibliotheken. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Databricks adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen, indem es eine skalierbare und kollaborative Plattform bietet, die Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen vereint. Es vereinfacht komplexe Daten-Workflows, beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis und ermöglicht die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen. Durch die nahtlose Integration mit Azure-Diensten gewährleistet es eine sichere und effiziente Datenverarbeitung, die Organisationen dabei hilft, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und schnell zu innovieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass Azure Databricks ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
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Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Datenanalyse im großen Maßstab

OpenText Vertica
Von OpenText
4.3/5
(216)
Produktbeschreibung
Vertica bietet eine softwarebasierte Analyseplattform, die Organisationen jeder Größe dabei unterstützt, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu monetarisieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Cloudera, dass OpenText Vertica ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Cloudera:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenlager

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