Apache Arrow Reseñas y Detalles del Producto

Al comparar los resultados de Apache Arrow con HDF5, Arrow funciona mejor para manejar grandes conjuntos de datos, particularmente en instancias de AWS EC2. Para trabajar con almacenamiento de datos basado en columnas, Arrow ofrece la mejor eficiencia para realizar cálculos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque tiene la mejor eficiencia en cálculos fuera de núcleo como describir y contar, no funcionaría mejor para el cálculo de groupby que implica cálculos en memoria. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El diseño permite la optimización de instrucción única con múltiples datos.

Podemos crear algoritmos muy rápidos al realizar las mismas cargas de trabajo analíticas en múltiples puntos de datos simultáneamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Alta curva de aprendizaje.

complejidad

más documentación.

más apoyo para desarrolladores Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Admite soporte para múltiples idiomas. La configuración se volvió sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El documento de orientación no es muy informativo. Deberían dar algunos ejemplos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un modelo de datos que admite tipos complejos que manejan tanto tipos de datos planos como modelos JSON. Maneja conjuntos de datos grandes de manera muy eficiente. Crea un algoritmo en múltiples conjuntos de datos simultáneamente para realizar el trabajo analítico. Es independiente del lenguaje y funciona completamente con datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Requiere una curva de aprendizaje alta trabajar en Apache Arrow. La documentación podría ser mucho más clara. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario es muy buena en comparación con otras. El rendimiento es bueno si se proporciona buen hardware. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

cuelga tanto

algunas características son muy complejas de entender Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

representación de datos en memoria y de código abierto que permite a los sistemas analíticos y las fuentes de datos intercambiar y procesar datos en tiempo real, simplificando y acelerando el acceso a los datos, sin tener que copiar todos los datos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

EL CONJUNTO DE RESULTADOS EN FORMATO APACHE ARROW NO ES COMPATIBLE CON LA PLATAFORMA." ERROR OCURRE AL USAR EL CONECTOR DE PYTHON CON SNOWFLAKE Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil de instalar y hay muchas preguntas frecuentes en línea con los recursos disponibles para estudiar y comprender la pila tecnológica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tiene estandarización en la industria, lo que significa que la mayoría de las empresas utilizan sus propias herramientas de análisis de datos o herramientas de un proveedor de la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gustó la variedad de bibliotecas para diferentes idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tenía ningún disgusto, no he explorado mucho. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muchas cosas buenas como su diseño de memoria para acceso aleatorio, su intercambio eficiente y rápido entre sistemas. En general, una gran experiencia usándolo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada en sí, es una herramienta de ayuda para ser utilizada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es independiente del idioma y funciona con formato de memoria, ya sea datos planos o jerárquicos. Está diseñado de tal manera que impone menos carga en el hardware. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es tan fácil de implementar y requiere bastante conocimiento técnico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.