Confronta Apache Parquet e Snowflake 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Snowflake eccelle nella soddisfazione degli utenti, con molti che lodano la sua capacità di rendere il data warehousing avanzato semplice, veloce e scalabile senza la necessità di un pesante lavoro infrastrutturale. Questo è un vantaggio significativo per i team che cercano di ottimizzare i loro processi di dati.
- Gli utenti dicono che l'interfaccia intuitiva e il framework di Snowflake rendono facile implementare query SQL, con un revisore che evidenzia il grande layout che migliora l'usabilità. Al contrario, Apache Parquet, sebbene efficiente nell'archiviazione dei dati, potrebbe non offrire lo stesso livello di esperienza user-friendly.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Snowflake è notevolmente rapido, con gli utenti che apprezzano il wizard di onboarding intuitivo. Questo contrasta con Apache Parquet, che, sebbene lodato per le sue caratteristiche di compressione e predictive push down, potrebbe richiedere più competenze tecniche per essere integrato efficacemente.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di Snowflake è un punto di forza, con un punteggio che riflette la sua reattività e disponibilità. Gli utenti hanno notato che la piattaforma è stata un buon partner nel fare affari, mentre il supporto di Apache Parquet, sebbene decente, non raggiunge lo stesso livello di soddisfazione.
- Gli utenti evidenziano l'architettura robusta di Snowflake per i dati cloud, descritta come orientata ai risultati. In confronto, mentre Apache Parquet è riconosciuto per la sua compatibilità cross-platform e l'efficienza nelle query analitiche, potrebbe non fornire le stesse caratteristiche complete per la gestione dei dati basata su cloud.
- I revisori di G2 riportano che le metriche complessive di performance e soddisfazione di Snowflake sono significativamente più alte, rendendolo una scelta più affidabile per le imprese. Al contrario, Apache Parquet, sebbene efficace per gli utenti del mercato medio, ha una base di utenti più piccola e meno recensioni recenti, il che potrebbe influire sull'affidabilità del suo feedback.
Apache Parquet vs Snowflake
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Snowflake più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Snowflake in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Snowflake 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 Snowflake sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Snowflake rispetto a Apache Parquet.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Parquet
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Standard
$2
Compute/Hour
L'uso del calcolo viene fatturato al secondo, con un minimo di 60 secondi. Puoi ottenere sconti sui prezzi con opzioni di capacità Snowflake pre-acquistate.
- Completa Data Warehouse SQL
- Condivisione sicura dei dati tra regioni / cloud
- Supporto Premier 24 x 365
Prova Gratuita
Apache Parquet
Nessuna informazione sulla prova disponibileSnowflake
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
21
9.1
526
Facilità d'uso
7.7
22
9.0
562
Facilità di installazione
7.2
9
8.9
347
Facilità di amministrazione
7.6
9
8.7
213
Qualità del supporto
8.1
19
8.7
482
the product è stato un buon partner negli affari?
7.5
8
9.0
215
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
25
9.2
496
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.3
12
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
10
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.3
10
Gestione
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.0
12
Operazioni
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
9.5
10
Gestione
Dati insufficienti
9.2
10
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.0
10
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.3
10
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
35
Sistema
Dati insufficienti
9.2
28
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
9.1
30
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.7
29
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.7
27
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
8.3
27
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
24
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
30
Dati insufficienti
9.0
27
Dati insufficienti
9.2
29
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.5
26
Dati insufficienti
8.3
25
Dati insufficienti
8.5
25
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.2
13
Dati insufficienti
8.2
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.2
13
Dati insufficienti
8.3
14
Dati insufficienti
8.2
13
Gestione dei dati
Dati insufficienti
9.0
191
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
173
|
Verificato
Dati insufficienti
9.0
180
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
176
|
Verificato
Dati insufficienti
8.2
155
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
158
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.3
147
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
180
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
163
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.7
142
|
Verificato
Dati insufficienti
9.3
188
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.3
192
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.9
175
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
183
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.9
81
Dati insufficienti
8.1
81
Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.1
103
Gestione
Dati insufficienti
8.9
84
Dati insufficienti
9.1
84
Dati insufficienti
9.4
91
Dati insufficienti
9.0
88
Dati insufficienti
9.1
89
Manutenzione
Dati insufficienti
9.3
87
Dati insufficienti
9.0
85
Dati insufficienti
9.3
89
Sicurezza
Dati insufficienti
9.2
86
Dati insufficienti
9.3
89
Conservazione
9.0
13
9.2
44
8.8
12
9.2
44
Disponibilità
7.4
14
9.1
39
8.2
12
9.2
37
8.8
12
9.2
41
Prestazione
8.6
12
9.2
44
Sicurezza
9.0
12
9.1
44
7.9
12
9.2
45
7.9
12
8.9
38
8.6
12
9.2
38
Supporto
8.9
12
9.2
36
8.2
12
9.1
35
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.3
25
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
9.0
24
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
116
Database
Dati insufficienti
8.9
98
Dati insufficienti
9.3
101
Dati insufficienti
9.3
95
Integrazioni
Dati insufficienti
8.6
76
Dati insufficienti
8.7
81
Piattaforma
Dati insufficienti
9.1
92
Dati insufficienti
9.0
97
Dati insufficienti
8.7
81
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
97
Dati insufficienti
9.1
95
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
9.2
87
Dati insufficienti
9.4
88
Connettività
Dati insufficienti
8.5
78
Dati insufficienti
8.7
79
Dati insufficienti
9.1
81
Dati insufficienti
9.1
81
Operazioni
Dati insufficienti
8.6
84
Dati insufficienti
9.2
79
Dati insufficienti
8.9
76
Dati insufficienti
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
78
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 Snowflake sono categorizzati comeDatabase Colonnari
Categorie uniche
Apache Parquet non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Parquet
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Snowflake
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
15.0%
Software per computer
13.3%
Servizi Finanziari
10.2%
Marketing e Pubblicità
4.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.6%
Altro
53.1%
Alternative
Discussioni
Apache Parquet non ha discussioni con risposte
Qual è il modo migliore per gestire la cattura dei dati di modifica in Snowflake?
4 Commenti
VT
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qual è il migliore, Snowflake o MySQL
2 Commenti
LH
Dipende dalle tue esigenze. MySQL è open source/gratuito. È adatto, come anche Postgres (un altro database open source), per quasi tutte le esigenze normali....Leggi di più
Snowflake - come connettersi a Snowflake usando NodeJS
2 Commenti
DW
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