Recensioni e Dettagli del Prodotto Apache Arrow

Supporto Multilingua

Uno dei punti di forza principali di Apache Arrow è il suo supporto per più linguaggi di programmazione. Esistono librerie Arrow per linguaggi come C, C++, Java, Python, JavaScript e altri.

Questa compatibilità tra linguaggi permette uno scambio di dati senza soluzione di continuità tra diversi componenti di una pipeline di elaborazione dati, anche se quei componenti sono implementati in linguaggi diversi. e la sua

Facilità di Integrazione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Adottare Apache Arrow può richiedere agli sviluppatori di apprendere e comprendere le specifiche della sua rappresentazione dei dati in memoria, in formato colonnare. Questa curva di apprendimento può essere uno svantaggio per i team non familiari con i formati di dati colonnari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore che mi piace di Apache Arrow è che è molto veloce ed efficiente nel gestire grandi quantità di dati per applicazioni su larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione di Apache Arrow è scritta male. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il formato di dati colonnare e il design efficiente in termini di memoria del progetto Apache Arrow lo rendono il sogno di ogni appassionato di dati. Migliora significativamente le prestazioni delle query e riduce al minimo il sovraccarico di serializzazione tra diversi linguaggi di programmazione. È una svolta per i compiti ad alta intensità di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le complessità delle strutture dati annidate e le occasionali incoerenze di binding linguistico possono essere leggermente frustranti in Apache Arrow. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

così amichevole, incredibile, utile, così facile da usare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

devono essere più facili per i principianti, le istruzioni devono essere più utili Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Compressione dei dati e prestazioni delle query. Compatibilità tra lingue Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ancora pronto per un'analisi aziendale completa Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La gestione di Big Data è diventata molto facile. L'integrazione con le varie piattaforme è molto semplice. Come con le istanze Amazon EC2. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sento che il prodotto ha bisogno di più ottimizzazione, le prestazioni sono lente. Il lavoro di documentazione non è all'altezza, a un certo punto diventa difficile da seguire. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'integrazione con gli strumenti di terze parti è diventata facile come il cloud di calcolo elastico di Amazon. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non riesco a seguire la documentazione. Di conseguenza, rende alcune funzionalità molto complesse da comprendere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Si possono creare algoritmi ad alta velocità con gli stessi carichi di lavoro analitici. Funziona anche benissimo con le istanze AWS EC2. Collabora con le comunità di data science e database in un formato di memoria standard aperto. Supporta la maggior parte dei linguaggi più utilizzati, che siano R, C, C++, Java o Perl fino a Python. Non c'è bisogno di preoccuparsi per grandi set di dati, Apache Arrow ha tutto sotto controllo per te!! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nonostante abbia la migliore efficienza, la complessità temporale potrebbe essere migliorata. Dovrebbe incorporare più linguaggi di programmazione e di database. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il layout di memoria utilizzato all'interno di Apache è superiore agli altri disponibili. Non solo, ma questo layout di memoria è anche utilizzabile con diversi linguaggi di programmazione. Uno dei concorrenti comuni, Spark SQL, non ha la capacità di essere utilizzato con Python, il che è essenziale quando si utilizza software di servizio dati nell'ambito del machine learning e dell'intelligenza artificiale. Questa capacità lo posiziona notevolmente al di sopra dei suoi concorrenti. Inoltre, il processo di installazione è di gran lunga più semplice rispetto ai concorrenti esistenti. Tutto ciò rappresenta solo alcune delle molte caratteristiche effettive incluse in questo software, che sono estremamente preziose rispetto ad altri software. Una caratteristica straordinaria è il loro servizio clienti, così come le guide che forniscono insieme al software. È più facile assicurarsi di fare la cosa giusta o imparare cose nuove quando si utilizza questo software grazie ai tutorial e alle guide che hanno fornito. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa che mi piace meno di questo software è che la curva di apprendimento è piuttosto intensa se sei nuovo al sistema. Una volta che lo capisci, è estremamente facile da usare, tuttavia, quel primo pezzetto può essere impegnativo per i principianti da padroneggiare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Unire le comunità di database e data science per collaborare nell'era della tecnologia. Standard aperto nel formato in memoria. Aiutare nella creazione di applicazioni per l'elaborazione di dati strutturati. Supporta linguaggi come C, C++, Java, Perl e Python e R Studio. Creare algoritmi molto veloci. È la parte funzionale principale di Big Data Hadoop, che è completamente basato su algoritmi complessi e strutture di dati enormi. Aiuta nel trasferimento di Big Data. La comunità Apache Hadoop si stabilisce con la freccia per abbassare la freccia alla struttura colonnare per l'elaborazione e l'intercambio in memoria. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La maggior parte ha il linguaggio del database e diversi tipi di linguaggi di programmazione. Complessità, necessità di maggiore supporto sul linguaggio tecnico. E supporta debolmente i dati categoriali e non ha pianificazione delle query e modello di valutazione anticipata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.