Si vous envisagez Google Cloud Dataproc, vous voudrez peut-être également examiner des alternatives ou des concurrents similaires pour trouver la meilleure solution. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Google Cloud Dataproc comprennent storage. La meilleure alternative globale à Google Cloud Dataproc est Databricks Data Intelligence Platform. D'autres applications similaires à Google Cloud Dataproc sont Azure Data FactoryetAmazon EMRetAzure Data Lake StoreetCloudera. Les alternatives à Google Cloud Dataproc peuvent être trouvées dans Traitement et distribution des mégadonnées mais peuvent également être présentes dans Plateformes d'intégration de Big Data ou Solutions de stockage de données.
Grandes données simples
Azure Data Factory (ADF) est un service conçu pour permettre aux développeurs d'intégrer des sources de données disparates. Il offre un accès aux données sur site dans SQL Server et aux données cloud dans Azure Storage (Blob et Tables) et Azure SQL Database.
Amazon EMR est un service basé sur le web qui simplifie le traitement des big data, fournissant un cadre Hadoop géré qui rend facile, rapide et rentable la distribution et le traitement de vastes quantités de données à travers des instances Amazon EC2 dynamiquement évolutives.
Cloudera Enterprise Core fournit une plateforme unique de stockage et de gestion Hadoop qui combine nativement le stockage, le traitement et l'exploration pour l'entreprise.
Apache NiFi est un projet logiciel conçu pour permettre l'automatisation du flux de données entre les systèmes.
HDInsight est une offre Hadoop cloud entièrement gérée qui fournit des clusters analytiques open source optimisés pour Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka et R Server, soutenue par un SLA de 99,9 %.
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.
Hadoop HDFS est un système de fichiers distribué, évolutif et portable écrit en Java.
Qubole offre une plateforme en libre-service pour l'analyse des Big Data construite sur les clouds d'Amazon, Microsoft et Google.