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Confronta Google Cloud Dataproc e Hadoop HDFS 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (46.7% delle recensioni)
Impresa (55.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Google Cloud Dataproc
Valutazione a Stelle
(17)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (46.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Google Cloud DataprocHadoop HDFS
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Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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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 nella distribuzione dei dati con un punteggio di 9.1, che i revisori menzionano essere cruciale per gestire grandi set di dati in modo efficiente, mentre Google Cloud Dataproc segue da vicino con un punteggio di 8.8, indicando una forte performance ma leggermente meno ottimale per carichi di lavoro di dati massicci.
- I revisori menzionano che Google Cloud Dataproc brilla per facilità d'uso, ottenendo un punteggio di 9.0 rispetto al 7.5 di Hadoop HDFS. Gli utenti su G2 apprezzano l'interfaccia intuitiva e il processo di configurazione semplificato di Dataproc, rendendolo più accessibile per i team senza un'ampia esperienza tecnica.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Hadoop HDFS offre una scalabilità superiore con un punteggio di 8.4, essenziale per le imprese che cercano di espandere la loro infrastruttura dati. Al contrario, Google Cloud Dataproc, pur essendo ancora robusto, ottiene un punteggio di 8.3, indicando che potrebbe non scalare altrettanto agevolmente per operazioni molto grandi.
- Gli utenti dicono che le capacità di integrazione di entrambi i prodotti sono forti, con Hadoop HDFS che ottiene un punteggio di 9.1 per l'integrazione con Hadoop e 8.9 per l'integrazione con Spark, mentre Google Cloud Dataproc ottiene 9.0 per Hadoop e 9.4 per Spark, suggerendo che Dataproc potrebbe avere un leggero vantaggio nell'integrazione con Spark, vitale per l'elaborazione dei dati in tempo reale.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto per Google Cloud Dataproc è valutata più alta a 8.8 rispetto al 7.8 di Hadoop HDFS. Gli utenti segnalano che il servizio clienti reattivo e la documentazione completa rendono Dataproc una scelta più affidabile per il supporto continuo.
- Gli utenti su G2 riportano che entrambi i prodotti hanno una forte performance nel cloud processing, con Hadoop HDFS che ottiene un punteggio di 8.9 e Google Cloud Dataproc a 9.0. Tuttavia, i revisori menzionano che l'architettura cloud-native di Dataproc consente una gestione delle risorse più efficiente e un rapporto costo-efficacia migliore negli ambienti cloud.
Google Cloud Dataproc vs Hadoop HDFS
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataproc 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 Dataproc sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud Dataproc rispetto a Hadoop HDFS.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud Dataproc
Nessun prezzo disponibileHadoop HDFS
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud Dataproc
Nessuna informazione sulla prova disponibileHadoop HDFS
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
10
8.6
118
Facilità d'uso
9.0
10
7.5
120
Facilità di installazione
Dati insufficienti
6.9
47
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.1
44
Qualità del supporto
8.8
10
7.8
103
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
7.7
42
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
10
8.0
113
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
8.7
9
8.7
49
Database
8.1
8
8.6
42
8.8
8
9.1
46
8.1
8
9.0
40
Integrazioni
9.0
8
9.1
44
9.4
8
8.8
40
Piattaforma
9.2
8
8.3
40
7.9
8
8.4
43
9.4
8
8.8
40
Elaborazione
9.0
8
8.7
36
8.3
8
8.5
41
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 Dataproc e Hadoop HDFS sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Google Cloud Dataproc è categorizzato comeStrumenti ETL
Hadoop HDFS non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud Dataproc
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
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%
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
Google Cloud Dataproc non ha discussioni con risposte
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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