Top 10 Alternative e Competitor di Pig

Le migliori alternative a 10 a Apache Pig recentemente recensite dalla comunità G2

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Snowflake
Di Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Descrizione del Prodotto
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Snowflake è:
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

Google Cloud BigQuery
Di Google
4.5/5
(1,208)
Descrizione del Prodotto
Analizza i Big Data nel cloud con BigQuery. Esegui rapidamente query simili a SQL su dataset di dimensioni multi-terabyte in pochi secondi. Scalabile e facile da usare, BigQuery ti offre approfondimenti in tempo reale sui tuoi dati.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Google Cloud BigQuery è:
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Più utilizzabile
Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

MATLAB
Di MathWorks
4.5/5
(765)
Descrizione del Prodotto
MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, MATLAB è:
Più costoso
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data
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Databricks Data Intelligence Platform
Di Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Descrizione del Prodotto
Rendere i big data semplici
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Databricks Data Intelligence Platform è:
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

Teradata Vantage
Di Teradata
4.3/5
(360)
Descrizione del Prodotto
Il database Teradata gestisce facilmente ed efficacemente requisiti di dati complessi e semplifica la gestione dell'ambiente del data warehouse.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Teradata Vantage è:
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

Qubole
Di Qubole
4/5
(259)
Descrizione del Prodotto
Qubole offre una piattaforma self-service per l'analisi dei Big Data costruita su Amazon, Microsoft e Google Clouds
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Qubole è:
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

Kyvos Semantic Layer
Di Kyvos Insights
4.8/5
(250)
Descrizione del Prodotto
Il livello di intelligenza semantica di Kyvos alimenta e accelera ogni iniziativa di AI e BI. Consente analisi rapidissime su larga scala su tutti gli strumenti di BI e risparmi impareggiabili su qualsiasi piattaforma dati. Il livello di prestazioni semantiche di Kyvos offre un'esperienza di analisi conversazionale completamente funzionale, accesso regolamentato a dati unificati e modelli di dati ultra-ampi e profondi. Le principali imprese si affidano a Kyvos come fonte universale scalabile e indipendente dall'infrastruttura per ottenere rapidamente approfondimenti e accesso ai dati pronti per l'AI.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Kyvos Semantic Layer è:
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Più facile da configurare
Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

Azure Databricks
Di Microsoft
4.5/5
(229)
Descrizione del Prodotto
Azure Databricks è una piattaforma di analisi unificata e aperta sviluppata in collaborazione da Microsoft e Databricks. Costruita sull'architettura lakehouse, integra perfettamente l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning all'interno dell'ecosistema Azure. Questa piattaforma semplifica lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni basate sui dati fornendo uno spazio di lavoro collaborativo che supporta più linguaggi di programmazione, tra cui SQL, Python, R e Scala. Sfruttando Azure Databricks, le organizzazioni possono elaborare in modo efficiente dati su larga scala, eseguire analisi avanzate e costruire soluzioni AI, beneficiando al contempo della scalabilità e della sicurezza di Azure. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Lakehouse: Combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse, consentendo unificati archiviazione e analisi dei dati. - Notebook Collaborativi: Spazi di lavoro interattivi che supportano più linguaggi, facilitando il lavoro di squadra tra ingegneri dei dati, scienziati dei dati e analisti. - Motore Apache Spark Ottimizzato: Migliora le prestazioni per i compiti di elaborazione dei big data, garantendo analisi più veloci e affidabili. - Integrazione Delta Lake: Fornisce transazioni ACID e gestione scalabile dei metadati, migliorando l'affidabilità e la coerenza dei dati. - Integrazione Senza Soluzione di Continuità con Azure: Offre connettività nativa ai servizi Azure come Power BI, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, semplificando i flussi di lavoro dei dati. - Supporto Avanzato per il Machine Learning: Include ambienti preconfigurati per lo sviluppo di machine learning e AI, con supporto per framework e librerie popolari. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Databricks affronta le sfide della gestione e analisi di grandi quantità di dati offrendo una piattaforma scalabile e collaborativa che unifica l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning. Semplifica i flussi di lavoro complessi dei dati, accelera il tempo per ottenere insight e consente lo sviluppo di soluzioni guidate dall'AI. Integrandosi perfettamente con i servizi Azure, assicura un'elaborazione dei dati sicura ed efficiente, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati e a innovare rapidamente.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, Azure Databricks è:
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Categorie in comune con Pig:
Analisi dei Big Data

dbt
Di Fivetran
4.7/5
(197)
Descrizione del Prodotto
dbt è un flusso di lavoro di trasformazione che consente ai team di distribuire rapidamente e in modo collaborativo codice analitico seguendo le migliori pratiche di ingegneria del software come la modularità, la portabilità, CI/CD e la documentazione. Ora chiunque conosca SQL può costruire pipeline di dati di livello produttivo.
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I recensori dicono che rispetto a Apache Pig, dbt è:
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