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Comparar Apache Parquet y Google Cloud BigQuery 
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Aprende más sobre Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
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Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Google Cloud BigQuery sobresale en integración de datos con una puntuación de 9.0, permitiendo conexiones fluidas a varias fuentes de datos, mientras que Apache Parquet, aunque fuerte en almacenamiento de datos con una puntuación de 9.0, carece del mismo nivel de capacidades de integración.
- Los revisores mencionan que la característica de análisis en tiempo real de Google Cloud BigQuery, calificada con 8.8, proporciona información inmediata, lo cual es una ventaja significativa para las empresas que necesitan datos oportunos, mientras que Apache Parquet no se centra en el procesamiento en tiempo real.
- Los usuarios de G2 destacan que la facilidad de uso de Google Cloud BigQuery está calificada con 8.7, haciéndolo más amigable para usuarios no técnicos en comparación con Apache Parquet, que tiene una puntuación de facilidad de uso más baja de 7.7, indicando una curva de aprendizaje más pronunciada.
- Los usuarios en G2 informan que la calidad del soporte de Google Cloud BigQuery está calificada con 8.3, con muchos elogiando la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte, mientras que el soporte de Apache Parquet, calificado con 8.1, se considera menos completo.
- Los revisores mencionan que la escalabilidad de Google Cloud BigQuery es una característica destacada con una puntuación de 9.3, permitiendo a las empresas manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente, mientras que Apache Parquet, aunque capaz, no iguala este nivel de escalabilidad.
- Los usuarios dicen que la característica de análisis de datos integrado de Google Cloud BigQuery, calificada con 8.6, proporciona herramientas poderosas para el análisis de datos directamente dentro de la plataforma, mientras que Apache Parquet es principalmente un formato de almacenamiento de datos y carece de capacidades de análisis integradas.
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
612
Facilidad de uso
7.7
22
8.7
626
Facilidad de configuración
7.2
9
8.8
401
Facilidad de administración
7.6
9
8.5
224
Calidad del soporte
8.1
19
8.4
564
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
7.5
8
8.7
217
Dirección del producto (% positivo)
8.6
25
9.2
600
Características
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.6
123
No hay suficientes datos disponibles
8.3
121
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
9.0
121
No hay suficientes datos disponibles
9.1
124
No hay suficientes datos disponibles
9.0
124
No hay suficientes datos disponibles
8.9
123
No hay suficientes datos disponibles
9.4
124
Gestión de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.9
223
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.3
214
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.9
219
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
215
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.3
204
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.7
205
|
Característica Verificada
Integración
No hay suficientes datos disponibles
8.6
204
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
216
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
204
|
Característica Verificada
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
7.8
190
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
9.1
215
|
Característica Verificada
Rendimiento
No hay suficientes datos disponibles
9.1
220
|
Característica Verificada
Seguridad
No hay suficientes datos disponibles
8.7
211
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
9.2
217
|
Característica Verificada
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.7
132
No hay suficientes datos disponibles
7.9
129
Almacenamiento
9.0
13
9.1
70
8.8
12
8.8
70
Disponibilidad
7.4
14
8.4
62
8.2
12
8.5
66
8.8
12
8.6
68
Rendimiento
8.6
12
8.5
65
Seguridad
9.0
12
8.7
70
7.9
12
8.8
69
7.9
12
8.4
69
8.6
12
8.7
65
Apoyo
8.9
12
8.7
66
8.2
12
8.9
66
Sala de Datos LimpiosOcultar 2 característicasMostrar 2 características
No hay suficientes datos
9.2
31
Computación centralizada
No hay suficientes datos disponibles
9.1
27
Computación localizada
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.6
82
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
8.7
78
No hay suficientes datos disponibles
9.0
79
No hay suficientes datos disponibles
8.8
79
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.3
78
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
78
No hay suficientes datos disponibles
8.7
80
No hay suficientes datos disponibles
8.7
78
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.5
51
No hay suficientes datos disponibles
7.8
51
Análisis de MarketingOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
8.9
71
Operaciones de marketing
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
No hay suficientes datos disponibles
9.2
64
No hay suficientes datos disponibles
8.9
65
No hay suficientes datos disponibles
9.4
66
No hay suficientes datos disponibles
8.8
63
No hay suficientes datos disponibles
8.5
63
Actividad de la campaña
No hay suficientes datos disponibles
9.1
68
No hay suficientes datos disponibles
9.5
67
No hay suficientes datos disponibles
8.7
64
No hay suficientes datos disponibles
9.2
62
No hay suficientes datos disponibles
8.9
63
No hay suficientes datos disponibles
9.1
65
AI Agente - Análisis de Marketing
No hay suficientes datos disponibles
8.8
16
No hay suficientes datos disponibles
9.6
16
No hay suficientes datos disponibles
8.3
16
Procesamiento y Distribución de Grandes DatosOcultar 10 característicasMostrar 10 características
No hay suficientes datos
8.8
212
base de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.8
178
No hay suficientes datos disponibles
8.9
176
No hay suficientes datos disponibles
8.8
170
Integraciones
No hay suficientes datos disponibles
8.4
139
No hay suficientes datos disponibles
8.6
136
Plataforma
No hay suficientes datos disponibles
8.9
153
No hay suficientes datos disponibles
8.9
168
No hay suficientes datos disponibles
8.6
136
Tratamiento
No hay suficientes datos disponibles
9.3
170
No hay suficientes datos disponibles
9.1
164
Análisis de Big DataOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.6
319
Transformación de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.8
288
No hay suficientes datos disponibles
9.3
295
Conectividad
No hay suficientes datos disponibles
8.1
256
No hay suficientes datos disponibles
8.2
254
No hay suficientes datos disponibles
8.7
283
No hay suficientes datos disponibles
8.8
274
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.5
283
No hay suficientes datos disponibles
8.7
282
No hay suficientes datos disponibles
8.3
260
No hay suficientes datos disponibles
8.4
267
No hay suficientes datos disponibles
8.5
259
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
16.2%
Software informático
13.5%
venta al por menor
7.1%
Servicios financieros
6.5%
Marketing y Publicidad
5.1%
Otro
51.7%
Principales Alternativas
Discusiones
Apache Parquet no tiene discusiones con respuestas
Is Big Query free?
3 Comentarios
BG
noLeer más
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Comentarios
AY
Sí, Bigquery es un producto de GCP y un almacén de datos sin servidor.Leer más
¿En qué se diferencia BQ legacy SQL del SQL estándar?
1 Comentario
OD
Legacy SQL es un SQL no estándar utilizado solo por BigQuery. Standard SQL cumple con el SQL 2011. Google recomienda usar Standard SQL y al observar la...Leer más
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