Top 10 Alternative e Competitor di Google Cloud Dataproc

(17)4.4 su 5

Ricerca soluzioni alternative a Google Cloud Dataproc su G2, con recensioni reali degli utenti sugli strumenti concorrenti. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Google Cloud Dataproc includono storage. La migliore alternativa complessiva a Google Cloud Dataproc è Databricks Data Intelligence Platform. Altre app simili a Google Cloud Dataproc sono Azure Data Factory, Amazon EMR, Azure Data Lake Store, e Cloudera. Google Cloud Dataproc alternative possono essere trovate in Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data ma potrebbero anche essere in Piattaforme di Integrazione dei Big Data o Soluzioni di Data Warehouse.

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Migliori alternative a pagamento e gratuite a Google Cloud Dataproc

Databricks Data Intelligence Platform
Azure Data Factory
Amazon EMR
Azure Data Lake Store
Cloudera
Apache NiFi
Azure HDInsight
Snowflake

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Le migliori alternative a 10 a Google Cloud Dataproc recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come Google Cloud Dataproc si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Tecnologia dell'informazione e servizi, Media radiotelevisivi, e Istruzione superiore, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

Databricks Data Intelligence Platform

Di Databricks Inc.

4.6/5

(658)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud Dataproc, Databricks Data Intelligence Platform è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Di Microsoft

Descrizione del Prodotto

Azure Data Factory (ADF) è un servizio di integrazione dati completamente gestito e senza server progettato per semplificare il processo di acquisizione, preparazione e trasformazione dei dati da fonti diverse. Consente alle organizzazioni di costruire e orchestrare flussi di lavoro di Estrazione, Trasformazione, Caricamento (ETL) e Estrazione, Caricamento, Trasformazione (ELT) in un ambiente senza codice, facilitando il movimento e la trasformazione dei dati tra sistemi locali e basati su cloud. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Connettività Estesa: ADF offre oltre 90 connettori integrati, consentendo l'integrazione con una vasta gamma di fonti di dati, inclusi database relazionali, sistemi NoSQL, applicazioni SaaS, API e servizi di archiviazione cloud. - Trasformazione Dati Senza Codice: Utilizzando flussi di dati di mapping alimentati da Apache Spark™, ADF consente agli utenti di eseguire trasformazioni dati complesse senza scrivere codice, semplificando il processo di preparazione dei dati. - Rehosting di Pacchetti SSIS: Le organizzazioni possono facilmente migrare ed estendere i loro pacchetti SQL Server Integration Services (SSIS) esistenti al cloud, ottenendo significativi risparmi sui costi e una scalabilità migliorata. - Scalabile ed Economico: Come servizio senza server, ADF si scala automaticamente per soddisfare le esigenze di integrazione dei dati, offrendo un modello di prezzo pay-as-you-go che elimina la necessità di investimenti infrastrutturali anticipati. - Monitoraggio e Gestione Completi: ADF fornisce strumenti di monitoraggio robusti, consentendo agli utenti di tracciare le prestazioni delle pipeline, impostare avvisi e garantire un funzionamento efficiente dei flussi di lavoro dei dati. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Azure Data Factory affronta le complessità dell'integrazione dati moderna fornendo una piattaforma unificata che connette fonti di dati disparate, automatizza i flussi di lavoro dei dati e facilita trasformazioni dati avanzate. Questo consente alle organizzazioni di derivare intuizioni azionabili dai loro dati, migliorare i processi decisionali e accelerare le iniziative di trasformazione digitale. Offrendo un ambiente scalabile, economico e senza codice, ADF riduce il carico operativo sui team IT e consente agli ingegneri dei dati e agli analisti aziendali di concentrarsi sulla fornitura di valore attraverso strategie basate sui dati.

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud Dataproc, Azure Data Factory è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Più costoso

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Strumenti ETL

Amazon EMR

Di Amazon Web Services (AWS)

4.1/5

(64)

Descrizione del Prodotto

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data

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Cloudera

Di Cloudera

4/5

(38)

Descrizione del Prodotto

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Apache NiFi

Di The Apache Software Foundation

4.2/5

(25)

Descrizione del Prodotto

Apache NiFi è una piattaforma di integrazione dati open-source progettata per automatizzare il flusso di informazioni tra sistemi. Consente agli utenti di progettare, gestire e monitorare i flussi di dati attraverso un'interfaccia intuitiva basata sul web, facilitando l'ingestione, la trasformazione e l'instradamento dei dati in tempo reale senza la necessità di una programmazione estensiva. Sviluppato originariamente dalla National Security Agency (NSA) come "NiagaraFiles", NiFi è stato rilasciato alla comunità open-source nel 2014 ed è diventato un progetto di primo livello sotto la Apache Software Foundation. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Interfaccia Grafica Intuitiva: NiFi offre un'interfaccia web drag-and-drop che semplifica la creazione e la gestione dei flussi di dati, permettendo agli utenti di configurare i processori e monitorare i flussi di dati visivamente. - Elaborazione in Tempo Reale: Supporta sia l'elaborazione di dati in streaming che batch, consentendo la gestione di fonti e formati di dati diversi in tempo reale. - Ampia Libreria di Processori: Fornisce oltre 300 processori integrati per compiti come l'ingestione, la trasformazione, l'instradamento e la consegna dei dati, facilitando l'integrazione con vari sistemi e protocolli. - Tracciamento della Provenienza dei Dati: Mantiene informazioni dettagliate sulla provenienza di ogni dato, permettendo agli utenti di tracciare la sua origine, le trasformazioni e le decisioni di instradamento, essenziali per audit e conformità. - Scalabilità e Clustering: Supporta il clustering per alta disponibilità e scalabilità, consentendo l'elaborazione distribuita dei dati su più nodi. - Caratteristiche di Sicurezza: Incorpora misure di sicurezza robuste, inclusa la crittografia SSL/TLS, l'autenticazione e il controllo degli accessi dettagliato, garantendo una trasmissione e un accesso sicuri ai dati. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: Apache NiFi affronta le complessità dell'automazione del flusso di dati fornendo una piattaforma user-friendly che riduce la necessità di programmazione personalizzata, accelerando così i cicli di sviluppo. Le sue capacità di elaborazione in tempo reale e l'ampia libreria di processori permettono alle organizzazioni di integrare sistemi disparati in modo efficiente, garantendo un movimento e una trasformazione dei dati senza soluzione di continuità. Il tracciamento completo della provenienza dei dati migliora la trasparenza e la conformità, mentre le sue caratteristiche di scalabilità e sicurezza lo rendono adatto per implementazioni a livello aziendale. Semplificando la gestione dei flussi di dati, NiFi consente alle organizzazioni di concentrarsi sull'ottenere intuizioni e valore dai loro dati piuttosto che affrontare le complessità dell'integrazione dei dati.

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud Dataproc, Apache NiFi è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Di Microsoft

Descrizione del Prodotto

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data

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.

I recensori dicono che rispetto a Google Cloud Dataproc, Snowflake è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Hadoop HDFS

Di The Apache Software Foundation

4.4/5

(141)

Descrizione del Prodotto

Il File System Distribuito di Hadoop (HDFS) è un file system scalabile e tollerante ai guasti progettato per gestire grandi set di dati su cluster di hardware comune. Come componente principale dell'ecosistema Apache Hadoop, HDFS consente l'archiviazione e il recupero efficienti di enormi quantità di dati, rendendolo ideale per le applicazioni di big data. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Tolleranza ai Guasti: HDFS replica i blocchi di dati su più nodi, garantendo la disponibilità dei dati e la resilienza contro i guasti hardware. - Alta Larghezza di Banda: Ottimizzato per l'accesso ai dati in streaming, HDFS fornisce un'elevata larghezza di banda aggregata dei dati, facilitando l'elaborazione rapida dei dati. - Scalabilità: Capace di scalare orizzontalmente aggiungendo più nodi, HDFS può ospitare petabyte di dati, supportando la crescita delle applicazioni ad alta intensità di dati. - Località dei Dati: Elaborando i dati sui nodi dove sono memorizzati, HDFS minimizza la congestione della rete e migliora la velocità di elaborazione. - Portabilità: Progettato per essere compatibile su vari hardware e sistemi operativi, HDFS offre flessibilità negli ambienti di distribuzione. Valore Principale e Problema Risolto: HDFS affronta le sfide dell'archiviazione e dell'elaborazione di set di dati massicci fornendo una soluzione affidabile, scalabile ed economica. La sua architettura garantisce l'integrità e la disponibilità dei dati, anche di fronte a guasti hardware, mentre il suo design consente un'elaborazione efficiente dei dati sfruttando la località dei dati. Questo rende HDFS particolarmente prezioso per le organizzazioni che si occupano di big data, permettendo loro di derivare intuizioni e valore dai loro asset di dati in modo efficace.

Categorie in comune con Google Cloud Dataproc:

Elaborazione e Distribuzione di Big Data