Avis et détails du produit Google Cloud Dataproc

1. La suppression des clusters inactifs aide à économiser des coûts lorsque le cluster n'est pas utilisé.

2. L'autoscaling gère efficacement la charge en période de pointe.

3. L'équipe de support GCP est utile en cas de problèmes critiques.

4. Le support de l'API Java est excellent. La création de clusters, le traitement des données ETL et la suppression de clusters peuvent être effectués dans un seul pipeline. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

1. La création de clusters prend quelques minutes, ce qui n'est pas très pratique.

2. Parfois, l'autoscaling ne se déclenche pas à temps et les pipelines échouent avec une erreur de type dataproc-agent-failure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un excellent outil qui peut-être n'est pas aussi populaire qu'AWS EMR, mais qui dépasse ses attentes. Une mise en œuvre élégante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'utilisation du paradigme de stockage et de traitement GCP peut causer des problèmes pour les utilisateurs habitués à Hadoop sur site. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Google Cloud DataProc convient le mieux pour ce qui suit :

Open Source, analytique de données gérée et évolutive

Sans serveur ou gérer des clusters par vous-même

A de bonnes intégrations avec d'autres services GCP

Cluster transitoire sécurisé et rentable avec facturation à la seconde

Écosystème Hadoop dans l'environnement GCP géré

Facile à migrer les charges de travail Hadoop existantes sur site ainsi que les entrepôts Hive. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les aversions sont ci-dessous :

La réduction d'échelle a des problèmes de performance et d'autres problèmes en raison d'une période de refroidissement de la tâche en attente.

L'option sans serveur devrait être améliorée avec une mise à l'échelle basée sur le SLA.

Toujours pour les options de streaming, optez pour Dataflow.

Il utilise toujours le moteur de calcul, pas GKE (Google Kubernetes Engine).

Le stockage des données GCS persistantes (HCFS - système de fichiers compatible Hadoop) à partir de Dataproc présente une certaine lenteur en raison de la séparation du calcul/stockage - c'est notre option de choisir quel stockage pour quel traitement.

Il a un stockage HDFS alloué avec chaque cluster de nœuds Dataproc, mais pas bon pour le stockage de grandes quantités de données localement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dev-Ops expertise amicale, C'est très facile à utiliser.

Il offre presque 99,9% de disponibilité et de vitesse de connexion.

Beaucoup de documentation disponible sur son site web.

Un utilisateur de site web normal cherche toujours des solutions bon marché.

Google offre un service cloud gratuit de 300 dollars pendant 1 an, ce qui est très attractif pour les petits utilisateurs de sites web.

Ceux-ci sont très évolutifs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Entrée tardive dans le marketing Cloud.

Moins de fonctionnalités et de services.

Certaines fonctionnalités sont encore en version bêta.

Moins de centres de données dans le monde. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'il soit sans serveur - pas d'infrastructure à gérer. Grande victoire. Points bonus pour avoir Spark (plus les API), Hive et Hadoop préinstallés sur les clusters. L'option de lancer des clusters d'instances gérées est également très appréciable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est un choix difficile - soit le manque de capacités d'administration et de surveillance d'entreprise, soit l'incapacité à dépasser de manière flexible une tarification forfaitaire à capacité fixe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la facilité d'utilisation pour construire des clusters rapidement et efficacement. En même temps, je peux les redimensionner à tout moment. J'ai beaucoup de nœuds, donc je n'ai pas à m'inquiéter que les pipelines dépassent la capacité de mes clusters. J'aime que le prix soit basé sur l'utilisation réelle, et qu'ils m'aient donné un crédit de 300 $ pour mon projet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, cela peut ne pas être convivial et les clusters peuvent prendre du temps à redémarrer. Sinon, je n'ai pas d'autres plaintes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure façon de gérer le service Spark et Hadoop qui a été offert sur la plateforme Google Cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

cela ne fonctionne pas avec des sources personnalisées. Pour l'ordinateur standard, c'est toujours le composant le plus cher Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce logiciel est très bon. Sa capacité à prédire des opportunités dans les ventes ou la fabrication à partir de dossiers ou de données d'entreprise. IDE fluide et intégration transparente avec plusieurs options de langages de programmation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

pas convivial, serait plus bénéfique pour les data scientists ou quelqu'un qui se spécialise en informatique. Les clusters prennent du temps à redémarrer lorsque la facturation est réactivée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'utilisation de Dataproc rend l'utilisation de la solution Big Data Hadoop dans le Cloud transparente. Elle apporte la capacité de stocker des données non structurées et de découpler avec le calcul afin qu'elle soit évolutive. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La réduction clé n'a pas été en mesure de créer un frontend SQL similaire à Hive Metastore sur la plateforme Hadoop. BigQuery ne prend actuellement pas en charge les formats AVRO et Parquet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cloud Dataproc est un service cloud rapide, facile à utiliser et entièrement géré pour exécuter des clusters Apache Spark et Apache Hadoop de manière plus simple et plus économique. Les vitesses de traitement sont rapides et efficaces par rapport aux technologies passées. Cloud Dataproc s'intègre également facilement avec d'autres plateformes Google Cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jusqu'à présent, l'entreprise n'a rencontré aucun problème en utilisant le logiciel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.