Apache Arrow Reseñas y Detalles del Producto

La verdad, lo mejor de Apache Arrow es lo increíblemente rápido que hace el trabajo con grandes conjuntos de datos. El formato de memoria columnar acelera mucho el procesamiento de datos, especialmente para análisis y aprendizaje automático. La facilidad de uso no es la mejor al principio porque hay una curva de aprendizaje, pero una vez que lo dominas, el aumento de rendimiento vale totalmente la pena.

Además, la facilidad de integración es sólida: funciona muy bien con Pandas, Spark y Parquet, por lo que mover datos entre sistemas es mucho más fluido que con otros formatos. Y dado que es compatible entre lenguajes, puedes usarlo en Python, Java, C++ y más sin preocuparte por conversiones de formato molestas.

En términos de número de características, está lleno de un montón de optimizaciones para manejar datos en memoria de manera súper eficiente. Lo uso todo el tiempo, y honestamente, es casi imprescindible para el procesamiento de datos de alto rendimiento. ¿La única desventaja? El soporte al cliente es mayormente basado en la comunidad, así que a veces tienes que buscar respuestas por tu cuenta. Pero en general, la facilidad de implementación no es tan mala, y una vez que está configurado, es un cambio de juego para manejar grandes volúmenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, no es lo más fácil para empezar. La curva de aprendizaje es bastante empinada, especialmente si nunca has tratado con almacenamiento columnar antes. Configurarlo puede ser frustrante, y la facilidad de implementación no es precisamente fluida: requiere mucho ensayo y error, especialmente al intentar integrarlo en un pipeline existente.

Además, la documentación está un poco desorganizada. Algunas partes son geniales, pero otras? No tanto. A veces te quedas adivinando, lo que hace que el soporte al cliente se sienta casi inexistente, ya que la mayor parte de la ayuda proviene de la comunidad de código abierto. Depurar puede ser un dolor también: está tan optimizado que incluso una pequeña mala configuración puede arruinar el rendimiento de maneras que son difíciles de descifrar.

Dicho esto, una vez que superas la lucha inicial, el número de características y la facilidad de integración con herramientas como Pandas, Spark y Parquet lo hacen totalmente valioso. Pero sí, no esperes que sea súper amigable para principiantes: definitivamente lleva tiempo acostumbrarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Apache Arrow es cómo maneja de manera eficiente grandes conjuntos de datos en memoria. Proporciona un formato de datos columnar rápido que mejora el rendimiento al mover datos entre diferentes sistemas. En nuestros proyectos, lo hemos utilizado para conectar aplicaciones de Python, R y Java con un mínimo de sobrecarga. La interoperabilidad que ofrece es excelente, y el apoyo de la comunidad es muy activo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La curva de aprendizaje inicial puede ser pronunciada, especialmente al configurar integraciones con otras herramientas de datos. Parte de la documentación podría ser más clara para los nuevos usuarios, particularmente en temas avanzados como las lecturas sin copia y el mapeo de memoria. Depurar problemas de rendimiento entre lenguajes también requiere cierta experiencia técnica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Arrow proporciona una velocidad y eficiencia excepcionales para el intercambio de datos en memoria entre diferentes sistemas e idiomas, reduciendo la sobrecarga de serialización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El ecosistema aún está madurando, y la integración con algunas herramientas puede ser compleja para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

admite pandas, kudu drill. El formato de datos columnar en memoria de Arrow es una solución lista para usar a estos problemas. Los sistemas que utilizan o admiten Arrow pueden transferir datos entre ellos con poco o ningún costo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La integración parece ser un problema, es un proceso que consume mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La característica destacada de Apache Arrow es su "Intercambio de Datos Eficiente entre Lenguajes," que facilita la comunicación fluida y el intercambio de datos a través de diversos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El tiempo de aprendizaje puede requerir tiempo para los equipos, me tomó al menos 1 año para captar la esencia. Hay algunos problemas de compatibilidad y desafíos al integrarse con varias herramientas y sistemas. Las operaciones en memoria podrían demandar recursos sustanciales del sistema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para mí, tanto como usé esto, permitiendo que los datos se procesen, lean y escriban rápidamente. Al tratar con grandes conjuntos de datos, me proporciona un alto rendimiento. También permite la interoperabilidad de datos entre diferentes lenguajes de programación. Al usar Arrow en mis aplicaciones Java, puedo procesar datos fácilmente y hacerlos compatibles con otros sistemas, permitiéndome distribuir mis datos en un formato que es nativo de la máquina y fácilmente compartible con otras herramientas de procesamiento. Es compatible con varias plataformas, lo que me permite integrar mis aplicaciones Java con otras plataformas sin problemas. En general, Apache Arrow es una herramienta útil y poderosa para los desarrolladores de Java. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para mí, a veces muestra problemas de versión, pero generalmente son manejables. Y sí, al principio, podrías encontrar errores normales que puedes manejar fácilmente. Pero al trabajar con datos complejos, es importante ser cuidadoso y atento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

*Apache Arrow es capaz de soportar múltiples lenguajes de programación, lo que permite un intercambio de datos sin problemas entre diferentes componentes de una tubería de procesamiento de datos.

*Apache Arrow proporciona un formato columnar en memoria y ayuda a minimizar la necesidad de serialización de datos para mejorar la eficiencia computacional.

*Apache Arrow, al ser un proyecto de código abierto, se beneficia de una comunidad diversa y activa de desarrolladores.

*El formato columnar y la disposición de memoria de Apache Arrow están diseñados para una utilización óptima de la memoria.

*Apache Arrow está evolucionando muy rápido y ofreciendo actualizaciones con frecuencia, lo cual es muy impresionante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Implementar Apache Arrow puede ser difícil para los desarrolladores que son nuevos en sus conceptos y APIs. Adaptarlo con el formato de intercambio de datos y entenderlo lleva tiempo. Apache Arrow está evolucionando continuamente y esto puede ser un desafío para mantenerse al día con las actualizaciones para los nuevos usuarios, especialmente si están usando una versión más antigua de la biblioteca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Arrow es una herramienta excepcional que aprecio por su eficiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos a través de varios lenguajes de programación. Su representación de datos columnar en memoria mejora significativamente la velocidad de procesamiento de datos y la interoperabilidad. El formato estandarizado permite una comunicación fluida entre diferentes sistemas, fomentando un ecosistema de datos más colaborativo y optimizado. En general, Apache Arrow se destaca como una solución poderosa y versátil para la manipulación y el intercambio de datos en el panorama informático moderno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actualmente, no tengo quejas ni desagrados sobre Apache Arrow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Arrow es un formato de representación de datos en memoria, de alto rendimiento y multiplataforma. Sobresale en análisis, ofreciendo un intercambio de datos eficiente, compartición sin copias y una fuerte interoperabilidad, respaldado por una comunidad y un ecosistema en crecimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actualmente no tengo ningún comentario sobre Apache Arrow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una buena plataforma que ayuda a trabajar con múltiples lenguajes de programación. Incluso proporcionan una columna específica para trabajar con análisis e incluso permiten trabajar con grandes conjuntos de datos. Usarlo a diario es muy útil para personas como yo que lo utilizan para gestionar y manejar grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dependiendo del conjunto de tecnologías de los desarrolladores, Apache Arrow puede ser un poco complejo al principio. Si has utilizado diferentes herramientas de procesamiento de datos antes, entonces Apache Arrow es un poco complejo una vez que empiezas a aprenderlo, es bastante útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.