Recensioni e Dettagli del Prodotto Apache Arrow

Confrontando i risultati di Apache Arrow con HDF5, Arrow funziona meglio per gestire enormi set di dati, in particolare nelle istanze AWS EC2. Per lavorare con l'archiviazione dati basata su colonne, Arrow offre la migliore efficienza per eseguire calcoli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche se ha la migliore efficienza nei calcoli out-of-core come describe e count, non funzionerebbe al meglio per il calcolo di groupby che coinvolge calcoli in memoria. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il layout consente l'ottimizzazione single instruction multiple data.

Possiamo creare algoritmi molto veloci eseguendo gli stessi carichi di lavoro analitici su più punti dati simultaneamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alta curva di apprendimento.

complessità

più documentazione.

più supporto per gli sviluppatori Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Supporta il supporto multilingue. L'installazione è diventata semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La guida del documento non è molto informativa. Dovrebbero fornire alcuni esempi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Un modello di dati che supporta tipi complessi in grado di gestire sia tipi di dati semplici che modelli JSON. Gestisce set di dati di grandi dimensioni in modo molto efficiente. Crea un algoritmo su più set di dati contemporaneamente per svolgere il lavoro analitico. È indipendente dal linguaggio e funziona completamente sui dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Richiede una curva di apprendimento elevata per lavorare su Apache Arrow. La documentazione potrebbe essere molto più chiara. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'interfaccia utente è molto buona rispetto ad altre

le prestazioni sono buone se viene fornito un buon hardware Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

si blocca così tanto

alcune funzionalità sono molto complesse da capire Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

rappresentazione dei dati open source e in memoria che consente ai sistemi analitici e alle fonti di dati di scambiare ed elaborare dati in tempo reale, semplificando e accelerando l'accesso ai dati, senza dover copiare tutti i dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

IL SET DI RISULTATI IN FORMATO APACHE ARROW NON È SUPPORTATO PER LA PIATTAFORMA." ERRORE SI VERIFICA QUANDO SI UTILIZZA IL CONNETTORE PYTHON CON SNOWFLAKE Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È facile da installare e ci sono molte FAQ online con le risorse disponibili per studiare e comprendere lo stack tecnologico. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ha una standardizzazione industriale, il che significa che la maggior parte delle aziende utilizza i propri strumenti di analisi dei dati o strumenti di un fornitore di servizi cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi è piaciuta la varietà di librerie per lingue diverse Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non avevo alcuna antipatia, non ho esplorato molto Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Molte cose buone come il suo layout di memoria per l'accesso casuale, il suo scambio efficiente e veloce tra i sistemi. Nel complesso, una grande esperienza nell'usarlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di particolare, è uno strumento di aiuto da utilizzare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È indipendente dalla lingua e funziona su formati di memoria sia piatti che gerarchici. Progettato in modo tale da ridurre al minimo il carico sull'hardware. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è così facile da implementare e richiede una conoscenza piuttosto tecnica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.