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Confronta Google Cloud BigQuery e Hadoop HDFS 
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Scopri di più su Hadoop HDFSRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Google Cloud BigQuery eccelle nell'esperienza utente, con molti che lodano la sua architettura serverless che consente agli utenti di concentrarsi su SQL senza preoccuparsi dell'infrastruttura. Questo rende l'analisi dei dati più fluida ed efficiente rispetto a Hadoop HDFS, che, sebbene potente, può presentare sfide nell'installazione e configurazione.
- Gli utenti dicono che Hadoop HDFS è una soluzione robusta per gestire grandi set di dati, evidenziando la sua natura distribuita e il modello MapReduce che consente un'esecuzione efficace della logica aziendale. Tuttavia, alcuni utenti lo trovano meno intuitivo, specialmente per quanto riguarda la facilità di installazione e l'amministrazione continua.
- Secondo recensioni verificate, Google Cloud BigQuery si distingue per il suo modello pay-as-you-go, che semplifica le operazioni e consente di sperimentare con set di dati più grandi. Questa flessibilità è un vantaggio significativo rispetto a Hadoop HDFS, che può richiedere un investimento iniziale maggiore nell'infrastruttura.
- I revisori menzionano che Hadoop HDFS fornisce un set completo di strumenti per la gestione dei dati, rendendolo una scelta potente per le imprese che devono elaborare grandi quantità di dati. Tuttavia, la mancanza di recensioni recenti suggerisce che potrebbe non stare al passo con le esigenze degli utenti in evoluzione rispetto a BigQuery, che ha ricevuto un flusso costante di feedback positivi.
- Gli utenti evidenziano che la velocità e l'efficienza di Google Cloud BigQuery nel gestire le query è rivoluzionaria, con alcuni che notano che può risolvere miliardi di query in una sola volta. Questo livello di prestazioni è spesso citato come un fattore chiave di differenziazione, specialmente per le organizzazioni che danno priorità a rapidi approfondimenti sui dati.
- I revisori di G2 indicano che mentre Hadoop HDFS è ben considerato per le sue capacità di distribuzione dei dati, potrebbe non eguagliare i livelli complessivi di soddisfazione visti con Google Cloud BigQuery, che vanta un punteggio G2 più alto e un volume maggiore di recensioni recenti, riflettendo la sua crescente popolarità e fiducia degli utenti.
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
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Google Cloud BigQuery
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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
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Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Hadoop HDFS
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Soddisfa i requisiti
8.8
616
8.6
118
Facilità d'uso
8.7
632
7.5
120
Facilità di installazione
8.8
407
6.9
47
Facilità di amministrazione
8.5
224
7.1
44
Qualità del supporto
8.4
565
7.8
103
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
217
7.7
42
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
605
8.0
113
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
121
Dati insufficienti
8.3
119
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
119
Dati insufficienti
9.1
123
Dati insufficienti
9.0
123
Dati insufficienti
8.9
122
Dati insufficienti
9.3
122
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.9
220
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
210
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
203
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
200
|
Verificato
Dati insufficienti
Integrazione
8.5
202
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
213
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
200
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.7
186
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
216
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.1
224
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
207
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
213
|
Verificato
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
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
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
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
7.5
50
Dati insufficienti
7.8
50
Dati insufficienti
Operazioni di Marketing
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
Dati insufficienti
Attività di Campagna
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
Dati insufficienti
AI agentico - Analisi di marketing
8.7
15
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.8
213
8.7
49
Database
8.8
175
8.6
42
8.9
173
9.1
46
8.7
167
9.0
40
Integrazioni
8.4
136
9.1
44
8.5
133
8.8
40
Piattaforma
8.9
151
8.3
40
8.9
165
8.4
43
8.5
133
8.8
40
Elaborazione
9.2
168
8.7
36
9.1
161
8.5
41
Trasformazione dei dati
8.8
283
Dati insufficienti
9.3
293
Dati insufficienti
Connettività
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
269
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
278
Dati insufficienti
8.7
277
Dati insufficienti
8.3
255
Dati insufficienti
8.4
262
Dati insufficienti
8.5
254
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
13.5%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.4%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
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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