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Confronta Apache Parquet e Google Cloud BigQuery 
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Mercato Medio (50.0% delle recensioni)
Impresa (38.1% delle recensioni)
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Apache Parquet
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Pros & Cons
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud BigQuery eccelle nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo connessioni senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre Apache Parquet, sebbene forte nell'archiviazione dei dati con un punteggio di 9.0, manca dello stesso livello di capacità di integrazione.
- I revisori menzionano che la funzione di analisi in tempo reale di Google Cloud BigQuery, valutata a 8.8, fornisce approfondimenti immediati, il che è un vantaggio significativo per le aziende che necessitano di dati tempestivi, mentre Apache Parquet non si concentra sull'elaborazione in tempo reale.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è valutata a 8.7, rendendolo più user-friendly per gli utenti non tecnici rispetto ad Apache Parquet, che ha un punteggio di facilità d'uso inferiore di 7.7, indicando una curva di apprendimento più ripida.
- Gli utenti su G2 riportano che la qualità del supporto di Google Cloud BigQuery è valutata a 8.3, con molti che lodano la reattività e l'utilità del team di supporto, mentre il supporto di Apache Parquet, valutato a 8.1, è visto come meno completo.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica eccezionale con un punteggio di 9.3, consentendo alle aziende di gestire grandi set di dati in modo efficiente, mentre Apache Parquet, pur essendo capace, non raggiunge questo livello di scalabilità.
- Gli utenti dicono che la funzione di analisi dei dati integrata di Google Cloud BigQuery, valutata a 8.6, fornisce potenti strumenti per l'analisi dei dati direttamente all'interno della piattaforma, mentre Apache Parquet è principalmente un formato di archiviazione dei dati e manca di capacità di analisi integrate.
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
612
Facilità d'uso
7.7
22
8.7
626
Facilità di installazione
7.2
9
8.8
401
Facilità di amministrazione
7.6
9
8.5
224
Qualità del supporto
8.1
19
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
7.5
8
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
25
9.2
600
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
123
Dati insufficienti
8.3
121
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
9.4
124
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
223
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
214
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
219
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
205
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
216
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
190
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.1
220
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
211
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
217
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.7
132
Dati insufficienti
7.9
129
Conservazione
9.0
13
9.1
70
8.8
12
8.8
70
Disponibilità
7.4
14
8.4
62
8.2
12
8.5
66
8.8
12
8.6
68
Prestazione
8.6
12
8.5
65
Sicurezza
9.0
12
8.7
70
7.9
12
8.8
69
7.9
12
8.4
69
8.6
12
8.7
65
Supporto
8.9
12
8.7
66
8.2
12
8.9
66
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.1
27
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
8.5
28
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
79
Dati insufficienti
8.8
79
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
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
66
Dati insufficienti
9.2
64
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
9.4
66
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
8.5
63
Attività di Campagna
Dati insufficienti
9.1
68
Dati insufficienti
9.5
67
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
62
Dati insufficienti
8.9
63
Dati insufficienti
9.1
65
AI agentico - Analisi di marketing
Dati insufficienti
8.8
16
Dati insufficienti
9.6
16
Dati insufficienti
8.3
16
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
212
Database
Dati insufficienti
8.8
178
Dati insufficienti
8.9
176
Dati insufficienti
8.8
170
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
139
Dati insufficienti
8.6
136
Piattaforma
Dati insufficienti
8.9
153
Dati insufficienti
8.9
168
Dati insufficienti
8.6
136
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
170
Dati insufficienti
9.1
164
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
288
Dati insufficienti
9.3
295
Connettività
Dati insufficienti
8.1
256
Dati insufficienti
8.2
254
Dati insufficienti
8.7
283
Dati insufficienti
8.8
274
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
283
Dati insufficienti
8.7
282
Dati insufficienti
8.3
260
Dati insufficienti
8.4
267
Dati insufficienti
8.5
259
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
16.2%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Apache Parquet 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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