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Los revisores de G2 informan que la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks sobresale en experiencia de usuario, con una interfaz altamente valorada que soporta cuadernos interactivos para SQL y Python, haciendo que la visualización de datos sea fluida. En contraste, los usuarios de Hadoop HDFS mencionan que, aunque es potente para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, la interfaz de usuario puede ser menos intuitiva, lo que puede llevar a una curva de aprendizaje más pronunciada.
Según reseñas verificadas, Databricks brilla en su proceso de implementación, con usuarios que aprecian la rápida configuración y las efectivas características de escalado automático que ayudan a gestionar los recursos en la nube de manera eficiente. Por otro lado, los usuarios de Hadoop HDFS han señalado desafíos con la configuración, indicando que puede requerir más tiempo y experiencia técnica para comenzar.
Los usuarios dicen que la calidad del soporte para Databricks es encomiable, con asistencia oportuna reportada durante momentos críticos. En contraste, aunque los usuarios de Hadoop HDFS reconocen sus capacidades, algunos han expresado el deseo de un soporte más receptivo, lo que puede afectar su satisfacción general.
Los revisores mencionan que Databricks es particularmente efectivo para aplicaciones modernas, como el escalado de grandes modelos de lenguaje y la inteligencia artificial generativa, lo cual es una ventaja significativa para las organizaciones que buscan aprovechar la tecnología de vanguardia. Mientras tanto, Hadoop HDFS es elogiado por sus robustas capacidades de manejo de datos, especialmente en entornos empresariales, pero puede no atender tan efectivamente las últimas tendencias en ciencia de datos.
Los revisores de G2 destacan que Databricks ofrece una plataforma unificada para gestionar la seguridad y el acceso a datos a través de múltiples entornos en la nube, lo cual es un gran plus para organizaciones con diversas necesidades de datos. Por el contrario, aunque Hadoop HDFS es reconocido por sus fuertes características de distribución de datos, puede no proporcionar el mismo nivel de integración a través de servicios en la nube.
Según comentarios recientes de usuarios, ambas plataformas son efectivas en el manejo de grandes conjuntos de datos, pero los usuarios de Databricks reportan una experiencia más fluida con la preparación y el procesamiento de datos, gracias a sus herramientas amigables para el usuario. Los usuarios de Hadoop HDFS aprecian su escalabilidad y naturaleza distribuida, pero algunos encuentran que puede ser menos eficiente en las operaciones diarias en comparación con los procesos optimizados que ofrece Databricks.
Databricks Data Intelligence Platform vs Hadoop HDFS
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Databricks Data Intelligence Platform es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Databricks Data Intelligence Platform.
Los revisores consideraron que Databricks Data Intelligence Platform satisface mejor las necesidades de su empresa que Hadoop HDFS.
Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Databricks Data Intelligence Platform es la opción preferida.
En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Databricks Data Intelligence Platform sobre Hadoop HDFS.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Databricks Data Intelligence Platform
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Hadoop HDFS
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Prueba Gratuita
Databricks Data Intelligence Platform
Prueba Gratuita Disponible
Hadoop HDFS
No hay información de prueba disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.9
537
8.6
118
Facilidad de uso
8.9
548
7.5
120
Facilidad de configuración
8.7
421
6.9
47
Facilidad de administración
8.3
175
7.1
44
Calidad del soporte
8.7
512
7.8
103
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