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Confronta Google Cloud BigQuery e Hadoop HDFS 
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Google Cloud BigQuery
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Scopri di più su Hadoop HDFSRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Hadoop HDFS eccelle nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo connessioni senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre Google Cloud BigQuery, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.6. I revisori menzionano che la flessibilità di Hadoop HDFS nella gestione di diversi tipi di dati è un vantaggio significativo per le imprese.
- I revisori menzionano che Google Cloud BigQuery brilla per facilità d'uso, ottenendo un punteggio di 8.7 rispetto al 7.5 di Hadoop HDFS. Gli utenti su G2 apprezzano l'interfaccia intuitiva di BigQuery e la rapida configurazione, che trovano vantaggiosa per i team con competenze tecniche limitate.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Hadoop HDFS offre capacità di compressione dei dati robuste con un punteggio di 8.3, che è cruciale per gestire grandi set di dati in modo efficiente. Al contrario, le funzionalità di compressione dei dati di Google Cloud BigQuery sono considerate efficaci ma non altrettanto complete, ottenendo un punteggio di 8.0 secondo il feedback degli utenti.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di analisi dei dati integrate di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 8.6, forniscono strumenti potenti per approfondimenti in tempo reale, rendendolo una scelta preferita per le aziende focalizzate sull'analisi immediata dei dati. Hadoop HDFS, pur essendo capace, manca dello stesso livello di analisi integrata, ottenendo un punteggio di 8.6 ma richiedendo strumenti aggiuntivi per funzionalità simili.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Hadoop HDFS è una caratteristica distintiva, con un punteggio di 9.3, essenziale per le imprese che si aspettano una rapida crescita dei dati. In confronto, Google Cloud BigQuery si comporta bene anche in termini di scalabilità con un punteggio di 8.7, ma gli utenti notano che l'architettura di Hadoop è meglio adatta per carichi di lavoro di dati massicci.
- Gli utenti su G2 riportano che le prestazioni e l'affidabilità di Google Cloud BigQuery sono eccezionali, con un punteggio di 9.1, in particolare nel cloud processing e nella gestione dei carichi di lavoro. Hadoop HDFS, pur essendo affidabile, ottiene un punteggio inferiore in queste aree, indicando che BigQuery potrebbe essere una scelta migliore per le organizzazioni che danno priorità alle soluzioni basate su cloud.
Google Cloud BigQuery vs Hadoop HDFS
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Hadoop HDFS.
- 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 Hadoop HDFS.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google 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
Hadoop HDFS
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Hadoop HDFS
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
8.6
118
Facilità d'uso
8.7
626
7.5
120
Facilità di installazione
8.8
401
6.9
47
Facilità di amministrazione
8.5
224
7.1
44
Qualità del supporto
8.4
564
7.8
103
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
7.7
42
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
8.0
113
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
123
Dati insufficienti
8.3
121
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
9.4
124
Dati insufficienti
Gestione dei dati
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
Dati insufficienti
Integrazione
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
216
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
190
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.2
220
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
211
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
217
|
Verificato
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.7
132
Dati insufficienti
7.9
129
Dati insufficienti
Conservazione
9.1
70
Dati insufficienti
8.8
70
Dati insufficienti
Disponibilità
8.4
62
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.6
68
Dati insufficienti
Prestazione
8.5
65
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Dati insufficienti
Supporto
8.7
66
Dati insufficienti
8.9
66
Dati insufficienti
Calcolo centralizzato
9.1
27
Dati insufficienti
Calcolo localizzato
8.5
28
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.7
77
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
78
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
77
Dati insufficienti
9.1
78
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.8
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
50
Dati insufficienti
7.9
50
Dati insufficienti
Operazioni di Marketing
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
Dati insufficienti
Attività di Campagna
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
Dati insufficienti
AI agentico - Analisi di marketing
8.8
16
Dati insufficienti
9.6
16
Dati insufficienti
8.3
16
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.8
212
8.7
49
Database
8.8
178
8.6
42
8.9
176
9.1
46
8.8
170
9.0
40
Integrazioni
8.4
139
9.1
44
8.6
136
8.8
40
Piattaforma
8.9
153
8.3
40
8.9
168
8.4
43
8.6
136
8.8
40
Elaborazione
9.3
170
8.7
36
9.1
164
8.5
41
Trasformazione dei dati
8.8
288
Dati insufficienti
9.3
295
Dati insufficienti
Connettività
8.1
256
Dati insufficienti
8.2
254
Dati insufficienti
8.7
283
Dati insufficienti
8.8
274
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
283
Dati insufficienti
8.7
282
Dati insufficienti
8.3
260
Dati insufficienti
8.4
267
Dati insufficienti
8.5
259
Dati insufficienti
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
Google Cloud BigQuery e Hadoop HDFS sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
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
Hadoop HDFS non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Hadoop HDFS
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
16.2%
Software per computer
13.6%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.6%
Software per computer
24.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
21.7%
Internet
7.8%
Servizi Finanziari
4.7%
Istruzione Superiore
3.9%
Altro
38.0%
Alternative
Discussioni
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
A cosa serve Hadoop HDFS?
1 Commento
VV
Hadoop HDFS è utilizzato per memorizzare grandi volumi di dati... il cosiddetto 'Big Data'.Leggi di più
Hadoop HDFS non ha più discussioni con risposte
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