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Confronta Azure Data Lake Store e Google Cloud Dataproc 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (44.4% delle recensioni)
Mercato Medio (46.7% delle recensioni)
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Azure Data Lake Store
Valutazione a Stelle
(39)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Mercato Medio (46.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Google Cloud DataprocRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud Dataproc eccelle nell'integrazione con Hadoop con un punteggio di 9.0, rendendolo una scelta preferita per le organizzazioni fortemente investite negli ecosistemi Hadoop. Al contrario, Azure Data Lake Store, pur essendo ancora forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 8.9, indicando che potrebbe non essere altrettanto fluido per gli utenti di Hadoop.
- I revisori menzionano che Google Cloud Dataproc offre un'integrazione superiore con Spark, ottenendo un punteggio di 9.4, il che è vantaggioso per gli utenti che cercano di sfruttare Spark per l'elaborazione di big data. Azure Data Lake Store, con un punteggio di 8.6, potrebbe non fornire lo stesso livello di integrazione, potenzialmente influenzando le prestazioni per i flussi di lavoro incentrati su Spark.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Azure Data Lake Store brilla nella preparazione dei dati, raggiungendo un punteggio di 9.1, il che suggerisce che fornisce strumenti robusti per preparare i dati per l'analisi. In confronto, il punteggio di Google Cloud Dataproc di 7.9 indica che potrebbe mancare di alcune delle funzionalità avanzate che gli utenti trovano preziose nei compiti di preparazione dei dati.
- Gli utenti su G2 segnalano che Azure Data Lake Store ha un punteggio più alto di 9.2 nell'elaborazione dei carichi di lavoro, suggerendo che gestisce carichi di lavoro diversi in modo più efficiente rispetto a Google Cloud Dataproc, che ha ottenuto un punteggio di 8.3. Questo potrebbe essere un fattore critico per le aziende con esigenze di elaborazione dati variabili.
- I revisori menzionano che Google Cloud Dataproc ha una forte performance nell'elaborazione cloud con un punteggio di 9.0, indicando capacità affidabili di elaborazione basata su cloud. Azure Data Lake Store, pur essendo anch'esso forte con un punteggio di 9.3, potrebbe offrire funzionalità aggiuntive che migliorano le sue prestazioni di elaborazione cloud.
- Gli utenti dicono che la facilità d'uso di Google Cloud Dataproc è valutata a 9.0, rendendolo facile da usare per i team nuovi all'elaborazione dati su cloud. Al contrario, il punteggio di facilità d'uso di Azure Data Lake Store di 8.6 suggerisce che potrebbe avere una curva di apprendimento più ripida per alcuni utenti.
Azure Data Lake Store vs Google Cloud Dataproc
- I revisori hanno ritenuto che Azure Data Lake Store soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Google Cloud Dataproc.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Data Lake Store sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Data Lake Store rispetto a Google Cloud Dataproc.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Lake Store
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud Dataproc
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Data Lake Store
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud Dataproc
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
34
8.7
10
Facilità d'uso
8.7
34
9.0
10
Facilità di installazione
9.2
21
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.5
19
Dati insufficienti
Qualità del supporto
9.1
33
8.8
10
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
18
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
33
8.8
10
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
9.0
32
8.7
9
Database
9.1
26
8.1
8
8.9
26
8.8
8
9.1
28
8.1
8
Integrazioni
8.9
23
9.0
8
8.7
24
9.4
8
Piattaforma
8.9
25
9.2
8
9.1
27
7.9
8
8.7
24
9.4
8
Elaborazione
9.3
27
9.0
8
9.2
26
8.3
8
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
Azure Data Lake Store e Google Cloud Dataproc sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Azure Data Lake Store non ha categorie uniche
Google Cloud Dataproc è categorizzato comeStrumenti ETL
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Lake Store
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud Dataproc
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
41.7%
Software per computer
8.3%
Automobilistico
8.3%
Assicurazione
5.6%
Produzione
2.8%
Altro
33.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
26.7%
Vendita al dettaglio
13.3%
Marketing e Pubblicità
6.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
6.7%
Istruzione Superiore
6.7%
Altro
40.0%
Alternative
Discussioni
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Google Cloud Dataproc non ha discussioni con risposte
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