Confronta Apache Parquet e Google Cloud BigQuery 
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Apache Parquet
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
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 Parquet brilla per le sue capacità di compressione e compatibilità cross-platform, che sono particolarmente vantaggiose per l'integrazione nei pipeline di elaborazione dati esistenti. I revisori evidenziano la sua efficienza nel gestire query analitiche grazie al suo formato di archiviazione colonnare.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è particolarmente rapido e intuitivo, con utenti che lodano il suo modello pay-as-you-go che semplifica le operazioni e consente di sperimentare con set di dati più grandi senza la necessità di fornire cluster.
- I revisori menzionano che mentre Apache Parquet è efficace per casi d'uso specifici, potrebbe non offrire lo stesso livello di supporto completo e esperienza utente di BigQuery. Gli utenti hanno notato difficoltà nel trovare risorse di supporto estese rispetto all'assistenza robusta disponibile per BigQuery.
- I revisori di G2 evidenziano che la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è un vantaggio significativo, con molti utenti che lo trovano veloce ed efficiente per risolvere query complesse. Questo è in contrasto con Apache Parquet, dove alcuni utenti hanno segnalato una curva di apprendimento più ripida nell'utilizzare efficacemente le sue funzionalità.
- Gli utenti riportano che mentre entrambi i prodotti hanno forti capacità di gestione dei dati, le funzionalità avanzate di Google Cloud BigQuery, come BigQuery ML e l'integrazione degli strumenti AI, offrono una piattaforma più potente e versatile per l'analisi dei dati rispetto alla funzionalità più focalizzata di Apache Parquet.
Apache Parquet 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 Parquet.
- 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 Parquet.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Parquet
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud BigQuery
Free
Gratuito
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
Prova Gratuita
Apache Parquet
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
21
8.8
634
Facilità d'uso
7.7
22
8.7
651
Facilità di installazione
7.2
9
8.7
423
Facilità di amministrazione
7.6
9
8.5
225
Qualità del supporto
8.1
19
8.3
576
the product è stato un buon partner negli affari?
7.5
8
8.6
219
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
25
9.3
619
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
122
Dati insufficienti
8.3
120
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
125
Dati insufficienti
8.9
124
Dati insufficienti
9.3
123
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
227
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
210
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
220
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.5
205
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
187
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
226
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.2
238
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
209
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
Conservazione
9.0
13
9.1
69
8.8
12
8.7
69
Disponibilità
7.4
14
8.3
61
8.2
12
8.5
65
8.8
12
8.6
67
Prestazione
8.6
12
8.5
64
Sicurezza
9.0
12
8.7
69
7.9
12
8.8
68
7.9
12
8.4
68
8.6
12
8.6
64
Supporto
8.9
12
8.7
65
8.2
12
8.8
65
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.0
26
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
8.5
27
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
80
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.2
79
Dati insufficienti
9.1
79
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
80
Dati insufficienti
8.7
77
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.5
50
Dati insufficienti
7.8
50
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
215
Database
Dati insufficienti
8.8
175
Dati insufficienti
8.9
173
Dati insufficienti
8.8
168
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
136
Dati insufficienti
8.5
133
Piattaforma
Dati insufficienti
8.8
150
Dati insufficienti
8.9
165
Dati insufficienti
8.5
133
Elaborazione
Dati insufficienti
9.2
168
Dati insufficienti
9.1
161
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
284
Dati insufficienti
9.3
293
Connettività
Dati insufficienti
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
270
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
279
Dati insufficienti
8.7
277
Dati insufficienti
8.3
255
Dati insufficienti
8.4
262
Dati insufficienti
8.5
254
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 Parquet e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeDatabase Colonnari
Categorie uniche
Apache Parquet non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comePiattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Parquet
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
38.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.2%
Servizi Finanziari
7.7%
Gestione dell'Istruzione
7.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.8%
Altro
23.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.9%
Software per computer
13.6%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.6%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Apache Parquet non ha discussioni con risposte
Big Query è gratuito?
3 Commenti
SC
il mio negozio di software cloudLeggi di più
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Commenti
SG
Sì, BigQuery fa parte della Google Cloud Platform.Leggi di più
Su cosa si basa Google BigQuery?
1 Commento
AN
Dremel: The Execution Engine
Colossus: Distributed Storage
Borg: Compute
Jupiter: The Network
Leggi di più
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