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FlinkML

Por Flink

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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Marvin P.
MP
Manager of Communications
Empresa (> 1000 empleados)
"Muy buen software para trabajar."
¿Qué es lo que más te gusta de FlinkML?

He implementado flinkml para una plataforma unificada para procesar datos por lotes, el software funciona de manera brillante, es extremadamente rápido y eficiente, este software tiene un amplio campo de aplicación y es utilizable para docenas de escenarios de big data. Aunque Flink puede ejecutarse de forma independiente, generalmente se ejecuta sobre una instalación de HDFS para leer/escribir archivos distribuidos. Además, Flink puede ejecutarse con soporte de YARN y dejar que YARN gestione los recursos del clúster, algo muy útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de FlinkML?

Lo único negativo que he experimentado es que Flink está optimizado por un optimizador basado en costos (motores SQL). Así que las aplicaciones de Flink requerirán reconfiguración y mantenimiento cada vez que cambien las características del clúster y los datos evolucionen con el tiempo, pero solo eso, en todo lo demás Flink cumple su función. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes reseñas de FlinkML para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:

1
Logo de Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server
4.4
(2,261)
SQL Server 2017 lleva el poder de SQL Server a Windows, Linux y contenedores Docker por primera vez, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones inteligentes utilizando su lenguaje y entorno preferidos. Experimente un rendimiento líder en la industria, tenga la tranquilidad con características de seguridad innovadoras, transforme su negocio con IA incorporada y entregue información dondequiera que estén sus usuarios con BI móvil.
2
Logo de Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,209)
Analiza Big Data en la nube con BigQuery. Ejecuta consultas rápidas, similares a SQL, contra conjuntos de datos de varios terabytes en segundos. Escalable y fácil de usar, BigQuery te ofrece información en tiempo real sobre tus datos.
3
Logo de Snowflake
Snowflake
4.6
(679)
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
4
Logo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(657)
Haciendo los grandes datos simples
5
Logo de Posit
Posit
4.5
(568)
Además de nuestro software de ciencia de datos de código abierto, RStudio produce RStudio Team, una plataforma modular única de productos de software profesional listos para empresas que permiten a los equipos adoptar R, Python y otros software de ciencia de datos de código abierto a gran escala.
6
Logo de Teradata Vantage
Teradata Vantage
4.3
(360)
La base de datos Teradata maneja fácilmente y eficientemente requisitos de datos complejos y simplifica la gestión del entorno del almacén de datos.
7
Logo de Kyvos Semantic Layer
Kyvos Semantic Layer
4.8
(263)
Kyvos es una capa semántica para IA y BI. Proporciona a las empresas una vista única, coherente y amigable para los negocios de sus datos para una IA y BI confiables, eliminando la deriva de métricas entre las herramientas de BI y fundamentando la IA en un contexto semántico gobernado para una mayor precisión. Kyvos ofrece análisis ultrarrápidos a gran escala y alta concurrencia, incluyendo análisis multidimensionales de alta granularidad en la nube, mientras reduce el gasto en la nube.
8
Logo de Qubole
Qubole
4.0
(259)
Qubole ofrece una plataforma de autoservicio para análisis de grandes datos construida sobre las nubes de Amazon, Microsoft y Google.
9
Logo de OpenText Vertica
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica ofrece una plataforma de análisis basada en software diseñada para ayudar a organizaciones de todos los tamaños a monetizar datos en tiempo real y a gran escala.
10
Logo de IBM watsonx.data
IBM watsonx.data
4.4
(149)
IBM watsonx.data es una plataforma híbrida y abierta de data lakehouse diseñada para unificar y gestionar datos empresariales en entornos diversos—nube, local o híbrido—para apoyar cargas de trabajo de IA y analítica. Combina la escalabilidad de los data lakes con el rendimiento de los almacenes de datos, ofreciendo una solución centralizada para organizaciones que buscan aprovechar sus datos para obtener insights impulsados por IA. Características y Funcionalidades Clave: - Acceso Unificado a Datos: Proporciona un único punto de entrada para acceder y gestionar datos estructurados y no estructurados en varios entornos, incluyendo nube pública, nube privada, nube híbrida y entornos locales. - Diseñado para IA Generativa: Integra y enriquece datos para mejorar la precisión y el rendimiento de aplicaciones de IA generativa. - Despliegue Flexible: Soporta el despliegue en múltiples infraestructuras, incluyendo plataformas en la nube como AWS, Azure, IBM Cloud y entornos locales, proporcionando flexibilidad para satisfacer las necesidades organizacionales. - Optimización de Costos: Presenta una arquitectura de múltiples motores que optimiza las cargas de trabajo, potencialmente reduciendo los costos de almacenes de datos hasta en un 50% mediante una gestión eficiente de las cargas de trabajo. - Compatibilidad con Estándares Abiertos: Utiliza formatos de datos abiertos como Apache Iceberg e integra con Hive Metastore, facilitando la interoperabilidad con herramientas y plataformas de datos existentes. - Gobernanza y Seguridad Integradas: Ofrece herramientas de gobernanza de datos integradas, características de seguridad y automatización para asegurar la calidad de los datos, el cumplimiento y el acceso seguro. Valor Principal y Problema Resuelto: IBM watsonx.data aborda los desafíos de gestionar y analizar grandes cantidades de datos empresariales distribuidos en fuentes y entornos dispares. Al proporcionar un data lakehouse unificado, abierto y gobernado, permite a las organizaciones: - Mejorar Iniciativas de IA y Analítica: Al unificar datos estructurados y no estructurados, las organizaciones pueden mejorar la precisión y el rendimiento de modelos de IA y aplicaciones analíticas. - Reducir Costos Operativos: Optimizar cargas de trabajo a través de varios motores de consulta y niveles de almacenamiento ayuda a reducir significativamente los gastos de gestión de datos. - Asegurar Cumplimiento y Seguridad de Datos: Las características integradas de gobernanza y seguridad ayudan a mantener la integridad de los datos, el cumplimiento de regulaciones y el acceso seguro a los datos en toda la organización. En resumen, IBM watsonx.data empodera a las empresas para gestionar eficazmente su ciclo de vida de datos, permitiendo soluciones de IA y analítica escalables y rentables mientras asegura la gobernanza y seguridad de los datos.
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