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Confronta Apache Beam e Hadoop HDFS 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (42.9% delle recensioni)
Impresa (55.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Apache Beam
Valutazione a Stelle
(16)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (42.9% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Apache BeamHadoop HDFS
Valutazione a Stelle
(141)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (55.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Hadoop HDFSRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Hadoop HDFS eccelle nella distribuzione dei dati con un punteggio di 9,1, rendendolo una scelta preferita per le imprese che necessitano di soluzioni di gestione dei dati robuste. Al contrario, Apache Beam ottiene un punteggio inferiore di 8,0, il che potrebbe limitarne l'efficacia in scenari di distribuzione dati su larga scala.
- I revisori menzionano che Hadoop HDFS offre capacità di integrazione superiori, in particolare con Hadoop stesso, ottenendo un punteggio di 9,1. Questo è un vantaggio significativo per le organizzazioni che già utilizzano l'ecosistema Hadoop, mentre il punteggio di integrazione di Apache Beam di 6,0 indica potenziali sfide per gli utenti che cercano di connettersi con Hadoop.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Hadoop HDFS fornisce una forte capacità di raccolta dati in tempo reale con un punteggio di 8,5, cruciale per le aziende che richiedono approfondimenti immediati sui dati. Apache Beam, con un punteggio di 7,7, potrebbe non raggiungere lo stesso livello di immediatezza, influenzando potenzialmente le applicazioni sensibili al tempo.
- Gli utenti su G2 riportano che entrambi i prodotti hanno punteggi simili in facilità d'uso, con Hadoop HDFS a 7,5 e Apache Beam a 7,8. Tuttavia, i revisori menzionano che il punteggio leggermente più alto di Apache Beam indica un'interfaccia più user-friendly, che potrebbe essere vantaggiosa per i team con meno competenze tecniche.
- I revisori dicono che Hadoop HDFS brilla nelle capacità di data lake, con un punteggio di 9,0, essenziale per le organizzazioni che cercano di archiviare grandi quantità di dati non strutturati. Al contrario, il punteggio di Apache Beam di 7,1 suggerisce che potrebbe non essere altrettanto efficace per gli utenti focalizzati sulla costruzione di data lake completi.
- Gli utenti riportano che entrambe le piattaforme hanno prestazioni e affidabilità solide, con Hadoop HDFS che ottiene un punteggio di 8,4 e Apache Beam di 8,1. Tuttavia, i revisori menzionano che il punteggio più alto di Hadoop HDFS riflette la sua comprovata esperienza nella gestione di carichi di lavoro di dati su larga scala, rendendolo una scelta più affidabile per applicazioni a livello aziendale.
Apache Beam vs Hadoop HDFS
- Apache Beam e Hadoop HDFS soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Hadoop HDFS sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Apache Beam rispetto a Hadoop HDFS.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Beam
Nessun prezzo disponibileHadoop HDFS
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Apache Beam
Nessuna informazione sulla prova disponibileHadoop HDFS
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
12
8.6
118
Facilità d'uso
7.8
12
7.5
120
Facilità di installazione
Dati insufficienti
6.9
47
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.1
44
Qualità del supporto
7.6
11
7.8
103
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
7.7
42
Direzione del prodotto (% positivo)
8.1
12
8.0
113
Caratteristiche per Categoria
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
7.6
12
8.7
49
Database
7.7
10
8.6
42
8.0
10
9.1
46
7.1
7
9.0
40
Integrazioni
6.0
5
9.1
44
7.3
5
8.8
40
Piattaforma
8.3
6
8.3
40
8.1
7
8.4
43
7.3
5
8.8
40
Elaborazione
8.2
10
8.7
36
8.1
7
8.5
41
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Apache Beam e Hadoop HDFS sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Apache Beam non ha categorie uniche
Hadoop HDFS non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Beam
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Hadoop HDFS
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Vendita al dettaglio
14.3%
Logistica e Catena di Fornitura
14.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Software per computer
14.3%
Telecomunicazioni
7.1%
Altro
35.7%
Software per computer
24.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
21.7%
Internet
7.8%
Servizi Finanziari
4.7%
Istruzione Superiore
3.9%
Altro
38.0%
Alternative
Discussioni
Apache Beam non ha discussioni con risposte
A cosa serve Hadoop HDFS?
1 Commento
VV
Hadoop HDFS è utilizzato per memorizzare grandi volumi di dati... il cosiddetto 'Big Data'.Leggi di più
Hadoop HDFS non ha più discussioni con risposte
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