Comparar Apache Beam vs. Google Cloud Dataprep

Apache Beam

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(16)4.1 de 5

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Google Cloud Dataprep

Classificação por Estrelas

(16)4.3 de 5

Segmentos de Mercado

Pequeno negócio (64.3% das avaliações)

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Resumo

Resumo Gerado por IA

Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.

Os usuários relatam que o Apache Beam se destaca na coleta de dados em tempo real com uma pontuação de 7,7, enquanto o Google Cloud Dataprep brilha com uma pontuação mais alta de 8,7, indicando suas capacidades superiores em lidar com fluxos de dados em tempo real de forma eficaz.
Os revisores mencionam que o Google Cloud Dataprep oferece uma experiência mais amigável, refletida em sua pontuação de facilidade de uso de 9,1 em comparação com 7,8 do Apache Beam, tornando-o uma escolha preferida para aqueles que priorizam um processo de integração suave.
Os usuários do G2 destacam que o Apache Beam fornece recursos robustos de transformação de dados, com uma pontuação de 9,3, o que é crucial para usuários que precisam de capacidades avançadas de manipulação de dados, enquanto o Google Cloud Dataprep, embora forte, pontua um pouco mais baixo nesta área.
Os usuários no G2 relatam que o Google Cloud Dataprep tem uma melhor experiência geral de preparação de dados, com uma pontuação de 9,2, que os revisores atribuem à sua interface intuitiva e poderosas ferramentas de limpeza de dados, tornando-o ideal para usuários focados na qualidade dos dados.
Os revisores dizem que ambas as plataformas têm capacidades de escalonamento de máquinas semelhantes, cada uma com uma pontuação de 8,3, mas os usuários observam que as capacidades de processamento de carga de trabalho do Google Cloud Dataprep são superiores, com uma pontuação de 9,4, permitindo um manuseio mais eficiente de grandes conjuntos de dados.
Os usuários relatam que a integração do Apache Beam com o Spark, com uma pontuação de 7,3, é ligeiramente menos favorável em comparação com a pontuação de 7,9 do Google Cloud Dataprep, indicando que o Dataprep pode oferecer uma experiência mais fluida para usuários que dependem do Spark para processamento de dados.

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