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Confronta Apache Flume e Google Cloud BigQuery 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Google Cloud BigQuery eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo elevato che riflette le sue prestazioni e affidabilità. Gli utenti apprezzano la sua architettura serverless e la possibilità di concentrarsi su SQL senza preoccuparsi dell'infrastruttura, rendendo l'analisi dei dati fluida ed efficiente.
- Gli utenti dicono che Apache Flume, pur essendo storicamente significativo nel panorama dei big data, affronta sfide rispetto a BigQuery. I revisori menzionano che è adatto per trasformazioni semplici e streaming di dati affidabile, ma manca delle capacità avanzate e dell'esperienza utente intuitiva che molti si aspettano dalle soluzioni di dati moderne.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è elogiato per la sua rapida configurazione e design intuitivo. Gli utenti evidenziano il modello pay-as-you-go, che semplifica le operazioni e consente di sperimentare con set di dati più grandi senza la necessità di provisioning di cluster.
- I revisori menzionano che mentre Apache Flume offre file di configurazione intuitivi, non eguaglia la facilità d'uso trovata in BigQuery. Gli utenti hanno notato che l'interfaccia di Flume può essere meno user-friendly, il che può ostacolare la produttività per coloro che non sono familiari con la sua configurazione.
- I revisori di G2 evidenziano la qualità del supporto fornito da Google Cloud BigQuery, con molti utenti che esprimono soddisfazione per l'assistenza ricevuta. Al contrario, mentre Apache Flume ha i suoi punti di forza, alcuni utenti ritengono che il suo supporto potrebbe essere migliorato, in particolare per coloro che sono nuovi alla piattaforma.
- Gli utenti riportano che le funzionalità avanzate di Google Cloud BigQuery, come BigQuery ML e l'integrazione degli strumenti AI, migliorano significativamente la sua funzionalità per l'analisi dei dati. Questo contrasta con Apache Flume, che, pur essendo uno strumento affidabile per l'ingestione dei dati, manca dello stesso livello di capacità analitiche avanzate che gli utenti moderni spesso cercano.
Apache Flume vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Apache Flume.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud BigQuery rispetto a Apache Flume.
Prezzi
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I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti di Google Cloud da spendere su BigQuery con l'iscrizione alla prova gratuita.
- 10 GB di archiviazione
- Fino a 1 TB di query al mese
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Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
7.9
16
8.8
618
Facilità d'uso
7.4
16
8.7
634
Facilità di installazione
7.0
10
8.8
409
Facilità di amministrazione
6.2
10
8.5
224
Qualità del supporto
7.1
15
8.4
567
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
9
8.6
217
Direzione del prodotto (% positivo)
7.5
14
9.3
607
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
122
Dati insufficienti
8.3
120
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
120
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
9.3
123
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
222
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
212
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
205
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
202
|
Verificato
Integrazione
Funzionalità non disponibile
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
215
|
Verificato
Funzionalità non disponibile
8.6
202
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
188
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
218
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.2
226
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
209
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.6
129
Dati insufficienti
7.8
126
Conservazione
Dati insufficienti
9.1
70
Dati insufficienti
8.8
70
Disponibilità
Dati insufficienti
8.4
62
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.6
68
Prestazione
Dati insufficienti
8.5
65
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Supporto
Dati insufficienti
8.7
66
Dati insufficienti
8.9
66
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.1
27
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
8.5
28
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.7
79
Dati insufficienti
9.0
79
Dati insufficienti
8.8
80
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
79
Dati insufficienti
9.1
80
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
8.7
80
Dati insufficienti
8.7
78
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.5
51
Dati insufficienti
7.8
51
Operazioni di Marketing
Dati insufficienti
8.8
65
Dati insufficienti
9.2
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
9.4
65
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
8.4
62
Attività di Campagna
Dati insufficienti
9.1
67
Dati insufficienti
9.5
67
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
61
Dati insufficienti
8.9
62
Dati insufficienti
9.0
64
AI agentico - Analisi di marketing
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
8.2
15
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
213
Database
Dati insufficienti
8.8
177
Dati insufficienti
8.9
175
Dati insufficienti
8.8
169
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
138
Dati insufficienti
8.6
135
Piattaforma
Dati insufficienti
8.9
153
Dati insufficienti
8.9
167
Dati insufficienti
8.6
135
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
170
Dati insufficienti
9.1
163
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
285
Dati insufficienti
9.3
295
Connettività
Dati insufficienti
8.1
253
Dati insufficienti
8.2
251
Dati insufficienti
8.7
280
Dati insufficienti
8.7
271
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
280
Dati insufficienti
8.7
279
Dati insufficienti
8.3
257
Dati insufficienti
8.4
264
Dati insufficienti
8.5
256
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 Flume e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeData Warehouse
Categorie uniche
Apache Flume non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Flume
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud BigQuery
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
Software per computer
33.3%
Telecomunicazioni
19.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.5%
Bancario
9.5%
Contabilità
9.5%
Altro
19.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.3%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.4%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Apache Flume non ha discussioni con risposte
Big Query è gratuito?
3 Commenti
BG
noLeggi di più
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Commenti
AY
Sì, Bigquery è un prodotto GCP e un data warehouse serverless.Leggi di più
In che modo BQ legacy SQL è diverso dallo standard SQL?
1 Commento
OD
Il SQL Legacy è un SQL non standard utilizzato solo da BigQuery. Il SQL Standard è conforme al SQL 2011. Google raccomanda di utilizzare il SQL Standard e...Leggi di più
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