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Comparar Apache Parquet e Google Cloud BigQuery 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Empresa (38.1% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Grátis
Apache Parquet
Classificação por Estrelas
(27)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
Classificação por Estrelas
(1,203)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.1% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Grátis
Teste Gratuito disponível
Navegue por todos os planos de preços 5Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Google Cloud BigQuery se destaca em integração de dados com uma pontuação de 9,0, permitindo conexões perfeitas com várias fontes de dados, enquanto o Apache Parquet, embora forte em armazenamento de dados com uma pontuação de 9,0, não possui o mesmo nível de capacidades de integração.
- Os revisores mencionam que o recurso de análise em tempo real do Google Cloud BigQuery, avaliado em 8,8, fornece insights imediatos, o que é uma vantagem significativa para empresas que precisam de dados oportunos, enquanto o Apache Parquet não se concentra no processamento em tempo real.
- Os usuários do G2 destacam que a facilidade de uso do Google Cloud BigQuery é avaliada em 8,7, tornando-o mais amigável para usuários não técnicos em comparação com o Apache Parquet, que tem uma pontuação de facilidade de uso mais baixa de 7,7, indicando uma curva de aprendizado mais acentuada.
- Os usuários no G2 relatam que a qualidade do suporte do Google Cloud BigQuery é avaliada em 8,3, com muitos elogiando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte, enquanto o suporte do Apache Parquet, avaliado em 8,1, é visto como menos abrangente.
- Os revisores mencionam que a escalabilidade do Google Cloud BigQuery é um recurso de destaque com uma pontuação de 9,3, permitindo que as empresas lidem com grandes conjuntos de dados de forma eficiente, enquanto o Apache Parquet, embora capaz, não atinge esse nível de escalabilidade.
- Os usuários dizem que o recurso de análise de dados integrada do Google Cloud BigQuery, avaliado em 8,6, fornece ferramentas poderosas para análise de dados diretamente na plataforma, enquanto o Apache Parquet é principalmente um formato de armazenamento de dados e não possui capacidades de análise integradas.
Apache Parquet vs Google Cloud BigQuery
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Google Cloud BigQuery mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com Google Cloud BigQuery em geral.
- Os revisores sentiram que Google Cloud BigQuery atende melhor às necessidades de seus negócios do que Apache Parquet.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Google Cloud BigQuery é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Google Cloud BigQuery em relação ao Apache Parquet.
Preços
Preço de Nível Básico
Apache Parquet
Preço não disponívelGoogle Cloud BigQuery
Free
Grátis
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos do Google Cloud para gastar no BigQuery com inscrição no teste gratuito.
- 10 GB de armazenamento
- Até 1 TB de consultas por mês
Teste Gratuito
Apache Parquet
Informação de teste não disponívelGoogle Cloud BigQuery
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
21
8.8
612
Facilidade de Uso
7.7
22
8.7
626
Facilidade de configuração
7.2
9
8.8
401
Facilidade de administração
7.6
9
8.5
224
Qualidade do Suporte
8.1
19
8.4
564
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
7.5
8
8.7
217
Direção de Produto (% positivo)
8.6
25
9.2
600
Recursos
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
123
Dados insuficientes disponíveis
8.3
121
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
9.0
121
Dados insuficientes disponíveis
9.1
124
Dados insuficientes disponíveis
9.0
124
Dados insuficientes disponíveis
8.9
123
Dados insuficientes disponíveis
9.4
124
Gestão de Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.9
223
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.3
214
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.9
219
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
215
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.3
204
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.7
205
|
Recurso Verificado
Integração
Dados insuficientes disponíveis
8.6
204
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
216
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
204
|
Recurso Verificado
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
7.8
190
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
9.1
215
|
Recurso Verificado
Desempenho
Dados insuficientes disponíveis
9.1
220
|
Recurso Verificado
Segurança
Dados insuficientes disponíveis
8.7
211
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
9.2
217
|
Recurso Verificado
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.7
132
Dados insuficientes disponíveis
7.9
129
Armazenamento
9.0
13
9.1
70
8.8
12
8.8
70
Disponibilidade
7.4
14
8.4
62
8.2
12
8.5
66
8.8
12
8.6
68
Desempenho
8.6
12
8.5
65
Segurança
9.0
12
8.7
70
7.9
12
8.8
69
7.9
12
8.4
69
8.6
12
8.7
65
Apoio
8.9
12
8.7
66
8.2
12
8.9
66
Computação centralizada
Dados insuficientes disponíveis
9.1
27
Computação localizada
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
8.7
78
Dados insuficientes disponíveis
9.0
79
Dados insuficientes disponíveis
8.8
79
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.3
78
Dados insuficientes disponíveis
9.1
79
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.8
80
Dados insuficientes disponíveis
8.7
78
Dados insuficientes disponíveis
8.7
80
Dados insuficientes disponíveis
8.7
78
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.5
51
Dados insuficientes disponíveis
7.8
51
Operações de Marketing
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Dados insuficientes disponíveis
9.2
64
Dados insuficientes disponíveis
8.9
65
Dados insuficientes disponíveis
9.4
66
Dados insuficientes disponíveis
8.8
63
Dados insuficientes disponíveis
8.5
63
Atividade da campanha
Dados insuficientes disponíveis
9.1
68
Dados insuficientes disponíveis
9.5
67
Dados insuficientes disponíveis
8.7
64
Dados insuficientes disponíveis
9.2
62
Dados insuficientes disponíveis
8.9
63
Dados insuficientes disponíveis
9.1
65
Agente AI - Análise de Marketing
Dados insuficientes disponíveis
8.8
16
Dados insuficientes disponíveis
9.6
16
Dados insuficientes disponíveis
8.3
16
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
Não há dados suficientes
8.8
212
Base de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.8
178
Dados insuficientes disponíveis
8.9
176
Dados insuficientes disponíveis
8.8
170
Integrações
Dados insuficientes disponíveis
8.4
139
Dados insuficientes disponíveis
8.6
136
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
8.9
153
Dados insuficientes disponíveis
8.9
168
Dados insuficientes disponíveis
8.6
136
Processamento
Dados insuficientes disponíveis
9.3
170
Dados insuficientes disponíveis
9.1
164
Transformação de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.8
288
Dados insuficientes disponíveis
9.3
295
Conectividade
Dados insuficientes disponíveis
8.1
256
Dados insuficientes disponíveis
8.2
254
Dados insuficientes disponíveis
8.7
283
Dados insuficientes disponíveis
8.8
274
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.5
283
Dados insuficientes disponíveis
8.7
282
Dados insuficientes disponíveis
8.3
260
Dados insuficientes disponíveis
8.4
267
Dados insuficientes disponíveis
8.5
259
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Apache Parquet e Google Cloud BigQuery é categorizado como Bancos de Dados Colunares
Categorias Únicas
Apache Parquet não possui categorias únicas
Google Cloud BigQuery é categorizado como Plataformas de Integração de Big Data, Ferramentas ETL, Processamento e Distribuição de Big Data, Análise de Big Data, Análise de Marketing, Análise Preditiva, Armazém de Dados, e Sala Limpa de Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Apache Parquet
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Google Cloud BigQuery
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
38.5%
Tecnologia da informação e serviços
19.2%
Serviços financeiros
7.7%
Gestão Educacional
7.7%
Hospital & Assistência à Saúde
3.8%
Outro
23.1%
Tecnologia da informação e serviços
16.2%
Programas de computador
13.5%
Varejo
7.1%
Serviços financeiros
6.5%
Marketing e Publicidade
5.1%
Outro
51.7%
Principais Alternativas
Discussões
Apache Parquet não possui discussões com respostas
Is Big Query free?
3 Comentários
BG
noLeia mais
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Comentários
AY
Sim, Bigquery é um produto GCP e um data warehouse sem servidor.Leia mais
Como o BQ Legacy SQL é diferente do Standard SQL?
1 Comentário
OD
Legacy SQL é um SQL não padrão usado apenas pelo BigQuery. O Standard SQL é compatível com o SQL 2011. O Google recomenda o uso do Standard SQL e, ao olhar a...Leia mais
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