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Confronta Hadoop HDFS e Pentaho Data Integration 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (55.0% delle recensioni)
Mercato Medio (41.2% delle recensioni)
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Hadoop HDFS
Valutazione a Stelle
(141)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (55.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Hadoop HDFSPentaho Data Integration
Valutazione a Stelle
(17)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (41.2% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su Pentaho Data IntegrationRiassunto
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, rendendolo una scelta forte per gestire grandi set di dati su più nodi, mentre Pentaho Data Integration, con un punteggio di 8.6, è noto per la sua facilità d'uso nei compiti di trasformazione dei dati.
- I revisori menzionano che Hadoop HDFS offre capacità robuste di raccolta dati in tempo reale, con un punteggio di 8.5, che è cruciale per le imprese che necessitano di intuizioni immediate, mentre Pentaho Data Integration brilla nella visualizzazione dei dati, con gli utenti che apprezzano la sua interfaccia intuitiva per la creazione di report.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Hadoop HDFS ha caratteristiche di scalabilità superiori, valutate a 8.4, permettendo alle aziende di far crescere le loro esigenze di archiviazione dati senza problemi, mentre Pentaho Data Integration è lodato per la sua funzionalità senza codice, permettendo agli utenti di eseguire manipolazioni complesse dei dati senza una conoscenza approfondita della programmazione.
- Gli utenti su G2 indicano che Hadoop HDFS fornisce un'eccellente varietà di integrazione, in particolare con Spark, con un punteggio di 8.9, che è essenziale per le organizzazioni che sfruttano le tecnologie dei big data, mentre Pentaho Data Integration è riconosciuto per le sue forti capacità di migrazione dei dati, rendendo più facile spostare i dati tra i sistemi.
- I revisori dicono che le prestazioni e l'affidabilità di Hadoop HDFS sono valutate a 8.4, garantendo un uptime costante e disponibilità dei dati, mentre la qualità del supporto di Pentaho Data Integration, valutata a 7.3, ha ricevuto feedback contrastanti, con alcuni utenti che desiderano un'assistenza più reattiva.
- Gli utenti segnalano che le funzionalità di gestione di Hadoop HDFS, in particolare nel backup e nel recupero, sono robuste, fornendo tranquillità per l'integrità dei dati, mentre Pentaho Data Integration è noto per il suo processo di configurazione user-friendly, con un punteggio di 7.6, che aiuta i nuovi utenti a iniziare rapidamente.
Hadoop HDFS vs Pentaho Data Integration
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Pentaho Data Integration più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Pentaho Data Integration in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Pentaho Data Integration 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 Hadoop HDFS sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Pentaho Data Integration rispetto a Hadoop HDFS.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Hadoop HDFS
Nessun prezzo disponibilePentaho Data Integration
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Hadoop HDFS
Nessuna informazione sulla prova disponibilePentaho Data Integration
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
118
8.7
15
Facilità d'uso
7.5
120
8.6
15
Facilità di installazione
6.9
47
8.0
9
Facilità di amministrazione
7.1
44
8.6
7
Qualità del supporto
7.8
103
7.2
12
the product è stato un buon partner negli affari?
7.7
42
8.6
6
Direzione del prodotto (% positivo)
8.0
113
9.2
14
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
9.0
5
Funzionalità
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.7
5
Migrazione al cloudNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Migrazione al cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Mappatura dei datiNascondi 8 CaratteristicheMostra 8 Caratteristiche
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.7
49
Dati insufficienti
Database
8.6
42
Dati insufficienti
9.1
46
Dati insufficienti
9.0
40
Dati insufficienti
Integrazioni
9.1
44
Dati insufficienti
8.8
40
Dati insufficienti
Piattaforma
8.3
40
Dati insufficienti
8.4
43
Dati insufficienti
8.8
40
Dati insufficienti
Elaborazione
8.7
36
Dati insufficienti
8.5
41
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
Hadoop HDFS e Pentaho Data Integration sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Hadoop HDFS non ha categorie uniche
Pentaho Data Integration è categorizzato comeMigrazione al cloud, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Integrazione dei Dati On-Premise, e Mappatura dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Hadoop HDFS
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Pentaho Data Integration
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
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
35.3%
Telecomunicazioni
11.8%
Bancario
11.8%
Internet
5.9%
Servizi Informativi
5.9%
Altro
29.4%
Alternative
Discussioni
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
Pentaho Data Integration non ha discussioni con risposte
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