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En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (46.7% des avis)
Entreprise (55.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Google Cloud Dataproc
Note
(17)4.4 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (46.7% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Google Cloud DataprocHadoop HDFS
Note
(141)4.4 sur 5
Segments de marché
Entreprise (55.0% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Hadoop HDFSRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Hadoop HDFS excelle dans la distribution des données avec un score de 9,1, ce que les critiques mentionnent comme crucial pour gérer efficacement de grands ensembles de données, tandis que Google Cloud Dataproc suit de près avec un score de 8,8, indiquant une performance solide mais légèrement moins optimale pour des charges de travail de données massives.
- Les critiques mentionnent que Google Cloud Dataproc brille par sa facilité d'utilisation, obtenant un score de 9,0 par rapport aux 7,5 de Hadoop HDFS. Les utilisateurs sur G2 apprécient l'interface intuitive et le processus d'installation simplifié de Dataproc, le rendant plus accessible pour les équipes sans expertise technique approfondie.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Hadoop HDFS offre une évolutivité supérieure avec un score de 8,4, ce qui est essentiel pour les entreprises cherchant à développer leur infrastructure de données. En revanche, Google Cloud Dataproc, bien que toujours robuste, obtient un score de 8,3, indiquant qu'il pourrait ne pas évoluer aussi facilement pour des opérations très importantes.
- Les utilisateurs disent que les capacités d'intégration des deux produits sont fortes, avec Hadoop HDFS obtenant un score de 9,1 pour l'intégration Hadoop et 8,9 pour l'intégration Spark, tandis que Google Cloud Dataproc obtient un score de 9,0 pour Hadoop et 9,4 pour Spark, suggérant que Dataproc pourrait avoir un léger avantage dans l'intégration Spark, ce qui est vital pour le traitement des données en temps réel.
- Les critiques mentionnent que la qualité du support pour Google Cloud Dataproc est mieux notée à 8,8 par rapport aux 7,8 de Hadoop HDFS. Les utilisateurs rapportent qu'un service client réactif et une documentation complète font de Dataproc un choix plus fiable pour un support continu.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les deux produits ont de bonnes performances dans le traitement en cloud, avec Hadoop HDFS obtenant un score de 8,9 et Google Cloud Dataproc à 9,0. Cependant, les critiques mentionnent que l'architecture native du cloud de Dataproc permet une gestion des ressources plus efficace et une rentabilité dans les environnements cloud.
Google Cloud Dataproc vs Hadoop HDFS
- Les évaluateurs ont estimé que Google Cloud Dataproc répond mieux aux besoins de leur entreprise que Hadoop HDFS.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Google Cloud Dataproc est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Google Cloud Dataproc à Hadoop HDFS.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Google Cloud Dataproc
Aucun tarif disponibleHadoop HDFS
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Google Cloud Dataproc
Aucune information sur l'essai disponibleHadoop HDFS
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.7
10
8.6
118
Facilité d’utilisation
9.0
10
7.5
120
Facilité d’installation
Pas assez de données
6.9
47
Facilité d’administration
Pas assez de données
7.1
44
Qualité du service client
8.8
10
7.8
103
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
7.7
42
Orientation du produit (% positif)
8.8
10
8.0
113
Fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
management
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
8.7
9
8.7
49
base de données
8.1
8
8.6
42
8.8
8
9.1
46
8.1
8
9.0
40
Intégrations
9.0
8
9.1
44
9.4
8
8.8
40
Plate-forme
9.2
8
8.3
40
7.9
8
8.4
43
9.4
8
8.8
40
Traitement
9.0
8
8.7
36
8.3
8
8.5
41
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Google Cloud DataprocetHadoop HDFS est catégorisé comme Traitement et distribution des grandes données
Catégories uniques
Google Cloud Dataproc est catégorisé comme Outils ETL
Hadoop HDFS n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Google Cloud Dataproc
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Hadoop HDFS
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
26.7%
vente au détail
13.3%
Marketing et publicité
6.7%
Hôpital et soins de santé
6.7%
enseignement
6.7%
Autre
40.0%
Logiciels informatiques
24.0%
Technologies et services d’information
21.7%
internet
7.8%
Services financiers
4.7%
enseignement
3.9%
Autre
38.0%
Meilleures alternatives
Discussions
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À quoi sert Hadoop HDFS ?
1 commentaire
VV
Hadoop HDFS est utilisé pour stocker un grand volume de données... ce qu'on appelle les 'Big Data'.Lire la suite
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