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Confronta Apache Spark for Azure HDInsight e Google Cloud BigQuery 
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Impresa (38.1% delle recensioni)
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Apache Spark for Azure HDInsight
Valutazione a Stelle
(12)4.0 su 5
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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 Spark per Azure HDInsight, con un punteggio di 8.0 per l'integrazione con Hadoop, è noto per la sua forte compatibilità con gli ecosistemi Hadoop esistenti.
- I revisori menzionano che le capacità di analisi in tempo reale di Google Cloud BigQuery ottengono un punteggio di 8.8, rendendolo una scelta preferita per le aziende che necessitano di approfondimenti immediati, mentre Apache Spark per Azure HDInsight ottiene un punteggio di 8.9 nella raccolta di dati in tempo reale, evidenziando la sua efficienza nell'elaborazione dei dati in streaming.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzionalità di interrogazione dei dati di Google Cloud BigQuery è valutata a 9.3, che i revisori dicono contribuisca a un recupero dei dati più veloce ed efficiente, mentre il punteggio di 8.3 di Apache Spark per Azure HDInsight nell'integrazione con Spark indica un'esperienza di interrogazione solida ma meno ottimizzata.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di elaborazione cloud di Google Cloud BigQuery sono valutate a 9.2, mostrando le sue prestazioni robuste negli ambienti cloud, mentre Apache Spark per Azure HDInsight, con un punteggio di 8.7, è riconosciuto per la sua versatilità nella gestione di vari carichi di lavoro ma potrebbe non raggiungere lo stesso livello di ottimizzazione cloud.
- I revisori menzionano che le caratteristiche di sicurezza dei dati di Google Cloud BigQuery ottengono un punteggio di 9.1, enfatizzando una forte crittografia e autorizzazione basata sui ruoli, mentre Apache Spark per Azure HDInsight, con un punteggio di 8.4 nella governance dei dati, è noto per le sue solide misure di sicurezza ma potrebbe richiedere configurazioni aggiuntive per una protezione ottimale.
- Gli utenti dicono che la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è valutata a 8.7, rendendolo accessibile per utenti con diverse competenze tecniche, mentre Apache Spark per Azure HDInsight, con un punteggio di 8.5, è apprezzato per le sue potenti funzionalità ma potrebbe presentare una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
Apache Spark for Azure HDInsight vs Google Cloud BigQuery
- 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 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 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
8.3
10
8.8
612
Facilità d'uso
8.5
10
8.7
626
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.8
401
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.5
224
Qualità del supporto
8.3
10
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
10
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
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
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
8.7
10
8.8
212
Database
8.9
9
8.8
178
8.3
9
8.9
176
8.9
9
8.8
170
Integrazioni
9.4
9
8.4
139
8.9
9
8.6
136
Piattaforma
8.7
9
8.9
153
8.3
9
8.9
168
8.9
9
8.6
136
Elaborazione
8.7
9
9.3
170
8.1
9
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 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
Ricerca
9.1%
Macchinario
9.1%
Beni di Lusso e Gioielli
9.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.1%
Istruzione Superiore
9.1%
Altro
54.5%
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 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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