Es verwendet standardmäßiges SQL, was die Nutzung einfach macht und eine leichtere Anpassung ermöglicht. Seine Architektur basiert auf einem spaltenbasierten Design, was die Analyse von Big Data schnell macht. Es ist einfach zu implementieren, da es plattformübergreifend und leichtgewichtig ist. Es hat eine gute Unterstützung, da es Open Source ist und seine Community wirklich hilfsbereit und aktiv ist. Seine In-Memory- und Bulk-Loading-Funktionen sind gut implementiert, da ich es häufig benutze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es hat eine gute Integrationsunterstützung, aber ich hatte Probleme bei der Integration mit dem Python-Connector für meinen Data-Science-Workflow. Außerdem hat es im Vergleich zu seinen Konkurrenten begrenzte Indexierungsoptionen und es fehlt auch an automatischer Skalierung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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