Top 10 Alternativas y Competidores de Google Cloud Dataproc

10 Principales alternativas a Google Cloud Dataproc recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
4.6/5
(634)
Descripción del producto
Haciendo los grandes datos simples
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Dataproc, Databricks Data Intelligence Platform es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
Herramientas ETL

Azure Data Factory
Por Microsoft
4.6/5
(87)
Descripción del producto
Azure Data Factory (ADF) es un servicio diseñado para permitir a los desarrolladores integrar fuentes de datos dispares. Proporciona acceso a datos locales en SQL Server y datos en la nube en Azure Storage (Blob y Tablas) y Azure SQL Database.
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Dataproc, Azure Data Factory es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Herramientas ETL

Amazon EMR
Por Amazon Web Services (AWS)
4.1/5
(64)
Descripción del producto
Amazon EMR es un servicio basado en la web que simplifica el procesamiento de grandes volúmenes de datos, proporcionando un marco de trabajo Hadoop gestionado que facilita, acelera y reduce el costo de distribuir y procesar grandes cantidades de datos a través de instancias de Amazon EC2 escalables dinámicamente.
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Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
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Cloudera
Por Cloudera
4/5
(38)
Descripción del producto
Cloudera Enterprise Core proporciona una única plataforma de almacenamiento y gestión de Hadoop que combina de manera nativa el almacenamiento, el procesamiento y la exploración para la empresa.
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Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

Apache NiFi
Por The Apache Software Foundation
4.2/5
(25)
Descripción del producto
Apache NiFi es un proyecto de software diseñado para permitir la automatización del flujo de datos entre sistemas.
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Dataproc, Apache NiFi es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Herramientas ETL

Azure HDInsight
Por Microsoft
3.9/5
(17)
Descripción del producto
HDInsight es una oferta de Hadoop en la nube totalmente gestionada que proporciona clústeres analíticos de código abierto optimizados para Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka y R Server respaldados por un SLA del 99.9%.
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Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(666)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Dataproc, Snowflake es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

Hadoop HDFS
Por The Apache Software Foundation
4.4/5
(141)
Descripción del producto
Hadoop HDFS es un sistema de archivos distribuido, escalable y portátil escrito en Java.
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Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

Qubole
Por Qubole
4/5
(259)
Descripción del producto
Qubole ofrece una plataforma de autoservicio para análisis de grandes datos construida sobre las nubes de Amazon, Microsoft y Google.
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Categorías en común con Google Cloud Dataproc:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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