Confronta Apache Spark for Azure HDInsight e Google Cloud BigQuery 
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Mercato Medio (58.3% delle recensioni)
Impresa (38.0% delle recensioni)
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Apache Spark for Azure HDInsight
Valutazione a Stelle
(13)4.1 su 5
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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 alto punteggio G2 di 98,37, che riflette le sue forti prestazioni e il feedback positivo da un gran numero di utenti. Al contrario, Apache Spark per Azure HDInsight ha un punteggio significativamente più basso di 38,36, indicando difficoltà nel soddisfare le aspettative degli utenti.
- Gli utenti dicono che l'architettura serverless di BigQuery semplifica l'analisi dei dati, permettendo loro di concentrarsi sulla scrittura di SQL pulito senza il fastidio di gestire l'infrastruttura. Questa caratteristica è particolarmente apprezzata per la sua efficienza nel gestire miliardi di query, rendendola una scelta preferita per le imprese.
- I revisori menzionano che Apache Spark per Azure HDInsight offre un ambiente pulito e intuitivo per l'analisi dei dati, che alcuni utenti apprezzano. Tuttavia, la mancanza complessiva di recensioni recenti (solo 12 rispetto alle 1125 di BigQuery) suggerisce che potrebbe non essere così ampiamente adottato o supportato nel mercato attuale.
- Secondo le recensioni verificate, il modello pay-as-you-go di BigQuery è una caratteristica distintiva, permettendo agli utenti di pagare solo per le risorse di archiviazione e calcolo che effettivamente utilizzano. Questa flessibilità è particolarmente vantaggiosa per le organizzazioni che cercano di sperimentare con set di dati più grandi senza incorrere in costi inutili.
- Gli utenti evidenziano che mentre Apache Spark per Azure HDInsight offre buone prestazioni per l'analisi dei dati, affronta sfide nella soddisfazione complessiva degli utenti rispetto a BigQuery. Le valutazioni più alte di quest'ultimo in facilità d'uso e configurazione indicano un'esperienza più fluida per gli utenti, cruciale per le operazioni quotidiane.
- I revisori apprezzano l'integrazione di BigQuery con strumenti avanzati di intelligenza artificiale, che ne potenziano le capacità per l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei dati. Questa integrazione è un vantaggio significativo per gli utenti che cercano di sfruttare la tecnologia all'avanguardia nei loro flussi di lavoro dati, distinguendo BigQuery dai suoi concorrenti.
Apache Spark for Azure HDInsight vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di amministrazione con Apache Spark for Azure HDInsight. I revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Apache Spark for Azure HDInsight.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Apache Spark for Azure HDInsight 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 Spark for Azure HDInsight.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Spark for Azure HDInsight
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 Spark for Azure HDInsight
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
11
8.8
627
Facilità d'uso
8.6
11
8.7
643
Facilità di installazione
8.7
5
8.7
417
Facilità di amministrazione
9.0
5
8.5
227
Qualità del supporto
8.5
11
8.3
573
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
5
8.6
221
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
11
9.3
615
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
121
Dati insufficienti
8.3
119
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
119
Dati insufficienti
9.1
123
Dati insufficienti
9.0
123
Dati insufficienti
8.9
122
Dati insufficienti
9.3
122
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
225
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
210
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
219
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.5
202
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
214
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.7
186
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
223
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.1
233
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
208
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
214
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
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
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
79
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
79
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
8.8
11
8.8
214
Database
8.9
9
8.8
175
8.5
10
8.9
173
8.9
9
8.7
167
Integrazioni
9.4
9
8.4
136
8.9
9
8.5
133
Piattaforma
8.8
10
8.9
151
8.3
9
8.9
165
8.9
9
8.5
133
Elaborazione
8.8
10
9.2
168
8.3
10
9.1
161
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
283
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
269
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 Spark for Azure HDInsight e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Apache Spark for Azure HDInsight non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Spark for Azure HDInsight
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
16.7%
Ricerca
8.3%
Macchinario
8.3%
Beni di Lusso e Gioielli
8.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.3%
Altro
50.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.1%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.8%
Alternative
Discussioni
Apache Spark for Azure HDInsight 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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