Recensioni e Dettagli del Prodotto Google Cloud Managed Service for Apache Spark

1. L'eliminazione dei cluster inattivi aiuta a risparmiare sui costi quando il cluster non è in uso.

2. L'autoscaling gestisce efficacemente il carico nei momenti di picco.

3. Il team di supporto GCP è utile in caso di problemi critici.

4. Il supporto API Java è eccellente. La creazione del cluster, l'ETL dei dati e l'eliminazione del cluster possono essere eseguiti in un'unica pipeline. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. La creazione del cluster richiede alcuni minuti, il che non è molto conveniente.

2. A volte l'autoscaling non viene attivato in tempo e le pipeline falliscono con l'errore di fallimento dell'agente dataproc. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno strumento eccellente che forse non è popolare come AWS EMR, ma che supera le aspettative. Un'implementazione elegante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'utilizzo del paradigma di archiviazione e elaborazione di GCP può causare problemi agli utenti abituati a Hadoop on-premise. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Google Cloud DataProc è più adatto per:

Open Source, analisi dei dati gestita e scalabile

Serverless o gestione autonoma dei cluster

Buone integrazioni con altri servizi GCP

Cluster transitori sicuri e convenienti con fatturazione al secondo

Ecosistema Hadoop nell'ambiente GCP gestito

Facile migrazione dei carichi di lavoro Hadoop on-premises esistenti insieme ai magazzini Hive. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I "dislikes" sono i seguenti:

Il ridimensionamento ha problemi di prestazioni e altri problemi a causa di un periodo di raffreddamento del compito in sospeso.

L'opzione serverless dovrebbe essere migliorata con uno scaling basato su SLA.

Ancora per le opzioni di streaming, optare per Dataflow.

Utilizza ancora il motore di calcolo, non GKE (Google Kubernetes Engine).

Memorizzare dati GCS persistenti (HCFS - Hadoop compatible file system) da Dataproc ha una certa lentezza a causa della separazione tra calcolo e archiviazione - è nostra opzione scegliere quale archiviazione per quale elaborazione.

Ha uno storage HDFS allocato con ogni cluster di nodi Dataproc, ma non è buono per l'archiviazione di grandi quantità di dati localmente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Esperto di Dev-Ops amichevole, è molto facile da usare.

Offre quasi il 99,9% di uptime e velocità di connessione.

C'è molta documentazione disponibile sul suo sito web.

Un utente normale di siti web cerca sempre soluzioni economiche.

Google offre un servizio cloud gratuito di 300 dollari per 1 anno, che è molto attraente per i piccoli utenti di siti web.

Questi sono molto scalabili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ingresso tardivo nel marketing del Cloud.

Meno funzionalità e servizi.

Alcune funzionalità sono ancora nella versione Beta.

Meno data center a livello mondiale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Che è senza server - nessuna infrastruttura da gestire. Grande vantaggio. Punti bonus per avere Spark (più API), Hive e Hadoop preinstallati sui cluster. L'opzione di lanciare cluster di istanze gestite è anche piuttosto piacevole da avere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È una decisione difficile: o la mancanza di capacità di amministrazione e monitoraggio aziendale, o l'incapacità di espandersi in modo flessibile oltre la tariffa fissa a capacità fissa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace la facilità d'uso per costruire cluster rapidamente ed efficientemente. Allo stesso tempo posso ridimensionarli in qualsiasi momento. Ho molti nodi, quindi non devo preoccuparmi che le pipeline superino i miei cluster. Mi piace come il prezzo sia basato sull'uso effettivo e che mi abbiano dato un credito di $300 per il mio progetto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte può non essere user-friendly e i cluster possono richiedere tempo per riavviarsi. Altrimenti non ho altri reclami. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il modo migliore per gestire il servizio Spark e Hadoop offerto sulla Google Cloud Platform. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

non funziona con fonti personalizzate. Per il computer standard, è ancora il componente più costoso Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo software è molto buono. Ha la capacità di prevedere opportunità nelle vendite o nella produzione a partire da registri aziendali o dati. IDE fluido e integrazione senza soluzione di continuità con opzioni di linguaggio di programmazione multiple. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

non è user-friendly, sarebbe più utile per i data scientist o per qualcuno specializzato in IT. I cluster impiegano tempo a riavviarsi quando la fatturazione viene riattivata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'uso di Dataproc rende l'uso della soluzione Big Data di Hadoop nel Cloud senza soluzione di continuità. Porta la capacità di memorizzare dati non strutturati e di disaccoppiarsi con Compute in modo che sia scalabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Key downsize non è stato in grado di creare un frontend SQL simile a Hive Metastore nella piattaforma Hadoop. BigQuery attualmente non supporta i formati AVRO e Parquet. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cloud Dataproc è un servizio cloud veloce, facile da usare e completamente gestito per eseguire cluster Apache Spark e Apache Hadoop in modo più semplice ed economico. Le velocità di elaborazione sono rapide ed efficienti rispetto alla tecnologia passata. Cloud Dataproc si integra facilmente anche con altre piattaforme Google Cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Finora l'azienda non ha incontrato alcun problema nell'utilizzo del software. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.