Top 10 Alternatives et concurrents de Apache Parquet

Top 10 Alternatives à Apache Parquet récemment évaluées par la communauté G2

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Azure Cosmos DB
Par Microsoft
4.2/5
(68)
Description du produit
Azure Cosmos DB est un service de base de données NoSQL et vectorielle entièrement géré et distribué mondialement, conçu pour prendre en charge des applications critiques avec une latence ultra-faible et une évolutivité élastique. Il permet aux développeurs de créer des applications et des agents alimentés par l'IA en offrant une intégration transparente avec les services d'IA, permettant un stockage et une interrogation efficaces des données NoSQL et des vecteurs. Avec son modèle de document JSON indépendant du schéma, Azure Cosmos DB simplifie le processus de développement en indexant automatiquement toutes les données, éliminant ainsi le besoin de gestion manuelle de schéma ou d'index. Le service offre des accords de niveau de service (SLA) complets, garantissant des latences de lecture et d'écriture inférieures à 10 millisecondes et une disponibilité de 99,999 %, ce qui en fait un choix fiable pour les applications nécessitant des performances élevées et une portée mondiale. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Distribution mondiale : Azure Cosmos DB permet une distribution mondiale clé en main, permettant aux données d'être répliquées dans plusieurs régions du monde, offrant une haute disponibilité et un accès aux données à faible latence. - Évolutivité élastique : Le service offre une mise à l'échelle élastique du débit et du stockage, permettant aux développeurs d'ajuster les ressources à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande sans interruption. - Prise en charge multi-modèle : Il prend en charge nativement plusieurs modèles de données, y compris document, clé-valeur, graphe et famille de colonnes, répondant aux besoins divers des applications. - Intégration de l'IA : Les capacités de recherche vectorielle intégrées simplifient le développement d'applications d'IA en stockant et en interrogeant efficacement les vecteurs aux côtés des données NoSQL. - Indexation automatique : Toutes les données sont automatiquement indexées, facilitant des requêtes rapides et efficaces sans besoin de gestion manuelle des index. - SLA complets : Azure Cosmos DB fournit des SLA de pointe couvrant le débit, la latence, la disponibilité et la cohérence, garantissant des performances prévisibles. Valeur principale et solutions fournies : Azure Cosmos DB répond aux défis de la création et de la gestion d'applications distribuées mondialement en offrant un service de base de données entièrement géré qui assure une haute disponibilité, une faible latence et une évolutivité élastique. Son intégration avec les services d'IA et la prise en charge de plusieurs modèles de données permettent aux développeurs de créer des applications intelligentes et réactives sans la complexité de la gestion de l'infrastructure. En gérant automatiquement la distribution, la mise à l'échelle et l'indexation des données, Azure Cosmos DB permet aux organisations de se concentrer sur l'innovation et la création de valeur pour leurs utilisateurs, en faisant une solution idéale pour les applications nécessitant un accès en temps réel aux données et une portée mondiale.
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Bases de données en colonnes

ClickHouse
Par ClickHouse
4.4/5
(20)
Description du produit
ClickHouse est un système de gestion de base de données OLAP open-source rapide. Il est orienté colonne et permet de générer des rapports analytiques en temps réel à l'aide de requêtes SQL.
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Bases de données en colonnes

Google Cloud BigQuery
Par Google
4.5/5
(1,208)
Description du produit
Analysez les Big Data dans le cloud avec BigQuery. Exécutez des requêtes rapides, similaires à SQL, sur des ensembles de données de plusieurs téraoctets en quelques secondes. Évolutif et facile à utiliser, BigQuery vous offre des insights en temps réel sur vos données.
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Bases de données en colonnes
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Snowflake
Par Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Description du produit
La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.
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Bases de données en colonnes

Google Cloud BigTable
Par Google
4.4/5
(41)
Description du produit
Google Cloud Bigtable est un système de stockage distribué pour la gestion de données structurées, conçu pour évoluer à une très grande échelle : des pétaoctets de données répartis sur des milliers de serveurs standard.
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Bases de données en colonnes

Amazon Redshift
Par Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(397)
Description du produit
Amazon Redshift est un entrepôt de données rapide et entièrement géré qui permet d'analyser facilement et de manière rentable toutes vos données en utilisant le SQL standard et vos outils de Business Intelligence (BI) existants.
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Bases de données en colonnes

OpenText Vertica
Par OpenText
4.3/5
(216)
Description du produit
Vertica propose une plateforme d'analyse basée sur un logiciel conçue pour aider les organisations de toutes tailles à monétiser les données en temps réel et à grande échelle.
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Bases de données en colonnes

Azure Table Storage
Par Microsoft
4.3/5
(16)
Description du produit
Azure Table storage stocke de grandes quantités de données structurées. Le service est un magasin de données NoSQL qui accepte les appels authentifiés depuis l'intérieur et l'extérieur du cloud Azure.
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Bases de données en colonnes

Druid
Par Druid
4.3/5
(31)
Description du produit
Source de données de streaming open source pour l'analyse interactive à grande échelle.
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Bases de données en colonnes

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