Comparar Apache Parquet y Google Cloud BigQuery 
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Apache Parquet
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Explorar todos los planes de precios de 5Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Google Cloud BigQuery sobresale en satisfacción del usuario, con una alta puntuación general que refleja su rendimiento y fiabilidad. Los usuarios aprecian su arquitectura sin servidor y la capacidad de centrarse en SQL sin preocuparse por la infraestructura, haciendo que el análisis de datos se sienta fluido y eficiente.
- Los usuarios dicen que Apache Parquet destaca en sus capacidades de compresión y compatibilidad multiplataforma, que son particularmente beneficiosas para integrarse en las tuberías de procesamiento de datos existentes. Los revisores destacan su eficiencia en el manejo de consultas analíticas debido a su formato de almacenamiento columnar.
- Según las reseñas verificadas, el proceso de implementación de Google Cloud BigQuery es notablemente rápido e intuitivo, con usuarios que elogian su modelo de pago por uso que simplifica las operaciones y permite experimentar con conjuntos de datos más grandes sin la necesidad de aprovisionar clústeres.
- Los revisores mencionan que aunque Apache Parquet es efectivo para casos de uso específicos, puede que no ofrezca el mismo nivel de soporte integral y experiencia de usuario que BigQuery. Los usuarios han notado desafíos para encontrar recursos de soporte extensos en comparación con la robusta asistencia disponible para BigQuery.
- Los revisores de G2 destacan que la facilidad de uso de Google Cloud BigQuery es una ventaja significativa, con muchos usuarios encontrándolo rápido y eficiente para resolver consultas complejas. Esto se contrasta con Apache Parquet, donde algunos usuarios han reportado una curva de aprendizaje más pronunciada para utilizar sus características de manera efectiva.
- Los usuarios informan que aunque ambos productos tienen fuertes capacidades de manejo de datos, las características avanzadas de Google Cloud BigQuery, como BigQuery ML y la integración de herramientas de IA, proporcionan una plataforma más poderosa y versátil para el análisis de datos en comparación con la funcionalidad más enfocada de Apache Parquet.
Apache Parquet vs Google Cloud BigQuery
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Google Cloud BigQuery es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con Google Cloud BigQuery en general.
- Los revisores consideraron que Google Cloud BigQuery satisface mejor las necesidades de su empresa que Apache Parquet.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Google Cloud BigQuery es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Google Cloud BigQuery sobre Apache Parquet.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Apache Parquet
No hay precios disponiblesGoogle Cloud BigQuery
Free
Gratis
Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratuitos de Google Cloud para gastar en BigQuery con el registro de prueba gratuita.
- 10 GB de almacenamiento
- Hasta 1 TB de consultas por mes
Prueba Gratuita
Apache Parquet
No hay información de prueba disponibleGoogle Cloud BigQuery
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
21
8.8
634
Facilidad de uso
7.7
22
8.7
651
Facilidad de configuración
7.2
9
8.7
423
Facilidad de administración
7.6
9
8.5
225
Calidad del soporte
8.1
19
8.3
576
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
7.5
8
8.6
219
Dirección del producto (% positivo)
8.6
25
9.3
619
Características
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.6
122
No hay suficientes datos disponibles
8.3
120
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
9.0
121
No hay suficientes datos disponibles
9.1
124
No hay suficientes datos disponibles
9.0
125
No hay suficientes datos disponibles
8.9
124
No hay suficientes datos disponibles
9.3
123
Gestión de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.9
227
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.3
210
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.9
217
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
220
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.3
204
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
201
|
Característica Verificada
Integración
No hay suficientes datos disponibles
8.5
205
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
217
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
201
|
Característica Verificada
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
7.8
187
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
9.1
226
|
Característica Verificada
Rendimiento
No hay suficientes datos disponibles
9.2
238
|
Característica Verificada
Seguridad
No hay suficientes datos disponibles
8.7
209
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
9.1
215
|
Característica Verificada
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.6
127
No hay suficientes datos disponibles
7.8
124
Almacenamiento
9.0
13
9.1
69
8.8
12
8.7
69
Disponibilidad
7.4
14
8.3
61
8.2
12
8.5
65
8.8
12
8.6
67
Rendimiento
8.6
12
8.5
64
Seguridad
9.0
12
8.7
69
7.9
12
8.8
68
7.9
12
8.4
68
8.6
12
8.6
64
Apoyo
8.9
12
8.7
65
8.2
12
8.8
65
Sala de Datos LimpiosOcultar 2 característicasMostrar 2 características
No hay suficientes datos
9.2
31
Computación centralizada
No hay suficientes datos disponibles
9.0
26
Computación localizada
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.6
84
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
8.7
78
No hay suficientes datos disponibles
9.0
78
No hay suficientes datos disponibles
8.8
80
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.2
79
No hay suficientes datos disponibles
9.1
79
Toma de decisiones
No hay suficientes datos disponibles
8.8
80
No hay suficientes datos disponibles
8.7
77
No hay suficientes datos disponibles
8.7
80
No hay suficientes datos disponibles
8.7
77
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.5
50
No hay suficientes datos disponibles
7.8
50
Análisis de MarketingOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
8.9
72
Operaciones de marketing
No hay suficientes datos disponibles
8.8
65
No hay suficientes datos disponibles
9.2
64
No hay suficientes datos disponibles
8.9
64
No hay suficientes datos disponibles
9.4
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
63
No hay suficientes datos disponibles
8.4
62
Actividad de la campaña
No hay suficientes datos disponibles
9.1
67
No hay suficientes datos disponibles
9.5
67
No hay suficientes datos disponibles
8.7
64
No hay suficientes datos disponibles
9.2
61
No hay suficientes datos disponibles
8.9
62
No hay suficientes datos disponibles
9.0
64
AI Agente - Análisis de Marketing
No hay suficientes datos disponibles
8.7
15
No hay suficientes datos disponibles
9.6
15
No hay suficientes datos disponibles
8.2
15
Procesamiento y Distribución de Grandes DatosOcultar 10 característicasMostrar 10 características
No hay suficientes datos
8.8
215
base de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.8
175
No hay suficientes datos disponibles
8.9
173
No hay suficientes datos disponibles
8.8
168
Integraciones
No hay suficientes datos disponibles
8.4
136
No hay suficientes datos disponibles
8.5
133
Plataforma
No hay suficientes datos disponibles
8.8
150
No hay suficientes datos disponibles
8.9
165
No hay suficientes datos disponibles
8.5
133
Tratamiento
No hay suficientes datos disponibles
9.2
168
No hay suficientes datos disponibles
9.1
161
Análisis de Big DataOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.6
326
Transformación de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.8
284
No hay suficientes datos disponibles
9.3
293
Conectividad
No hay suficientes datos disponibles
8.1
251
No hay suficientes datos disponibles
8.2
249
No hay suficientes datos disponibles
8.7
278
No hay suficientes datos disponibles
8.7
270
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.5
279
No hay suficientes datos disponibles
8.7
277
No hay suficientes datos disponibles
8.3
255
No hay suficientes datos disponibles
8.4
262
No hay suficientes datos disponibles
8.5
254
Grandes DatosOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Creación de informes
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataforma
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Apache Parquet y Google Cloud BigQuery está categorizado como Bases de datos columnar
Categorías Únicas
Apache Parquet no tiene categorías únicas
Google Cloud BigQuery está categorizado como Plataformas de Integración de Big Data, Herramientas ETL, Procesamiento y Distribución de Grandes Datos, Análisis de Big Data, Análisis de Marketing, Analítica Predictiva, Almacén de Datos, y Sala de Datos Limpios
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Apache Parquet
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Google Cloud BigQuery
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
38.5%
Tecnología de la Información y Servicios
19.2%
Servicios financieros
7.7%
Gestión de la educación
7.7%
Hospital y atención médica
3.8%
Otro
23.1%
Tecnología de la Información y Servicios
15.9%
Software informático
13.6%
venta al por menor
7.0%
Servicios financieros
6.6%
Marketing y Publicidad
5.2%
Otro
51.7%
Principales Alternativas
Discusiones
Apache Parquet no tiene discusiones con respuestas
Is Big Query free?
3 Comentarios
SC
mi tienda de software en la nubeLeer más
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Comentarios
SG
Sí, BigQuery es parte de Google Cloud Platform.Leer más
¿En qué se basa Google BigQuery?
1 Comentario
AN
Dremel: The Execution Engine
Colossus: Distributed Storage
Borg: Compute
Jupiter: The Network
Leer más
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