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Los revisores de G2 informan que Google Cloud BigQuery sobresale en experiencia de usuario, con muchos elogiando su arquitectura sin servidor que permite a los usuarios centrarse en SQL sin preocuparse por la infraestructura. Esto hace que el análisis de datos se sienta más fluido y eficiente en comparación con Hadoop HDFS, que, aunque poderoso, puede presentar desafíos en la configuración y administración.
Los usuarios dicen que Hadoop HDFS es una solución robusta para manejar grandes conjuntos de datos, destacando su naturaleza distribuida y el modelo MapReduce que permite una ejecución efectiva de la lógica empresarial. Sin embargo, algunos usuarios lo encuentran menos intuitivo, especialmente en lo que respecta a la facilidad de configuración y administración continua.
Según las reseñas verificadas, Google Cloud BigQuery se destaca por su modelo de pago por uso, que simplifica las operaciones y permite la experimentación con conjuntos de datos más grandes. Esta flexibilidad es una ventaja significativa sobre Hadoop HDFS, que puede requerir una mayor inversión inicial en infraestructura.
Los revisores mencionan que Hadoop HDFS proporciona un conjunto completo de herramientas para la gestión de datos, lo que lo convierte en una opción poderosa para las empresas que necesitan procesar grandes cantidades de datos. Sin embargo, la falta de reseñas recientes sugiere que puede no estar manteniendo el ritmo con las necesidades cambiantes de los usuarios en comparación con BigQuery, que ha recibido un flujo constante de comentarios positivos.
Los usuarios destacan que la velocidad y eficiencia de Google Cloud BigQuery en el manejo de consultas es un cambio de juego, con algunos señalando que puede resolver miles de millones de consultas de una sola vez. Este nivel de rendimiento se cita a menudo como un diferenciador clave, especialmente para las organizaciones que priorizan obtener rápidamente información de los datos.
Los revisores de G2 indican que, aunque Hadoop HDFS es bien considerado por sus capacidades de distribución de datos, puede no igualar los niveles de satisfacción general vistos con Google Cloud BigQuery, que cuenta con un mayor puntaje G2 y un mayor volumen de reseñas recientes, reflejando su creciente popularidad y confianza de los usuarios.
Google Cloud BigQuery vs Hadoop HDFS
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Google Cloud BigQuery es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Google Cloud BigQuery.
Los revisores consideraron que Google Cloud BigQuery satisface mejor las necesidades de su empresa que Hadoop HDFS.
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 Hadoop HDFS.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Google Cloud BigQuery
Free
Gratis
Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratuitos de Google Cloud para gastar en BigQuery con el registro de prueba gratuita.
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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