Comparar Apache Parquet e Google Cloud BigQuery 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Empresa (38.0% 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)
Prós e Contras
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
Classificação por Estrelas
(1,235)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.0% das avaliações)
Prós e Contras
Preço de Nível Básico
Grátis
Navegue por todos os planos de preços 5Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Google Cloud BigQuery se destaca na satisfação do usuário, ostentando uma alta pontuação geral que reflete seu desempenho e confiabilidade. Os usuários apreciam sua arquitetura sem servidor e a capacidade de focar no SQL sem se preocupar com a infraestrutura, tornando a análise de dados suave e eficiente.
- Os usuários dizem que o Apache Parquet brilha em suas capacidades de compressão e compatibilidade entre plataformas, que são particularmente benéficas para integração em pipelines de processamento de dados existentes. Os revisores destacam sua eficiência em lidar com consultas analíticas devido ao seu formato de armazenamento colunar.
- De acordo com avaliações verificadas, o processo de implementação do Google Cloud BigQuery é notavelmente rápido e intuitivo, com usuários elogiando seu modelo de pagamento conforme o uso que simplifica as operações e permite experimentação com conjuntos de dados maiores sem a necessidade de provisionar clusters.
- Os revisores mencionam que, embora o Apache Parquet seja eficaz para casos de uso específicos, ele pode não fornecer o mesmo nível de suporte abrangente e experiência do usuário que o BigQuery. Os usuários notaram desafios em encontrar recursos de suporte extensivos em comparação com a assistência robusta disponível para o BigQuery.
- Os revisores do G2 destacam que a facilidade de uso do Google Cloud BigQuery é uma vantagem significativa, com muitos usuários achando-o rápido e eficiente para resolver consultas complexas. Isso é contrastado com o Apache Parquet, onde alguns usuários relataram uma curva de aprendizado mais acentuada para utilizar seus recursos de forma eficaz.
- Os usuários relatam que, embora ambos os produtos tenham fortes capacidades de manipulação de dados, os recursos avançados do Google Cloud BigQuery, como BigQuery ML e integração de ferramentas de IA, fornecem uma plataforma mais poderosa e versátil para análise de dados em comparação com a funcionalidade mais focada do Apache Parquet.
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
634
Facilidade de Uso
7.7
22
8.7
651
Facilidade de configuração
7.2
9
8.7
423
Facilidade de administração
7.6
9
8.5
225
Qualidade do Suporte
8.1
19
8.3
576
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
7.5
8
8.6
219
Direção de Produto (% positivo)
8.6
25
9.3
619
Recursos
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
122
Dados insuficientes disponíveis
8.3
120
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
9.0
121
Dados insuficientes disponíveis
9.1
124
Dados insuficientes disponíveis
9.0
125
Dados insuficientes disponíveis
8.9
124
Dados insuficientes disponíveis
9.3
123
Gestão de Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.9
227
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.3
210
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.9
217
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
220
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.3
204
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
201
|
Recurso Verificado
Integração
Dados insuficientes disponíveis
8.5
205
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
217
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
201
|
Recurso Verificado
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
7.8
187
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
9.1
226
|
Recurso Verificado
Desempenho
Dados insuficientes disponíveis
9.2
238
|
Recurso Verificado
Segurança
Dados insuficientes disponíveis
8.7
209
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
9.1
215
|
Recurso Verificado
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.6
127
Dados insuficientes disponíveis
7.8
124
Armazenamento
9.0
13
9.1
69
8.8
12
8.7
69
Disponibilidade
7.4
14
8.3
61
8.2
12
8.5
65
8.8
12
8.6
67
Desempenho
8.6
12
8.5
64
Segurança
9.0
12
8.7
69
7.9
12
8.8
68
7.9
12
8.4
68
8.6
12
8.6
64
Apoio
8.9
12
8.7
65
8.2
12
8.8
65
Computação centralizada
Dados insuficientes disponíveis
9.0
26
Computação localizada
Dados insuficientes disponíveis
8.5
27
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
8.7
78
Dados insuficientes disponíveis
9.0
78
Dados insuficientes disponíveis
8.8
80
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.2
79
Dados insuficientes disponíveis
9.1
79
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.8
80
Dados insuficientes disponíveis
8.7
77
Dados insuficientes disponíveis
8.7
80
Dados insuficientes disponíveis
8.7
77
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.5
50
Dados insuficientes disponíveis
7.8
50
Operações de Marketing
Dados insuficientes disponíveis
8.8
65
Dados insuficientes disponíveis
9.2
64
Dados insuficientes disponíveis
8.9
64
Dados insuficientes disponíveis
9.4
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
63
Dados insuficientes disponíveis
8.4
62
Atividade da campanha
Dados insuficientes disponíveis
9.1
67
Dados insuficientes disponíveis
9.5
67
Dados insuficientes disponíveis
8.7
64
Dados insuficientes disponíveis
9.2
61
Dados insuficientes disponíveis
8.9
62
Dados insuficientes disponíveis
9.0
64
Agente AI - Análise de Marketing
Dados insuficientes disponíveis
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
9.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.2
15
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
Não há dados suficientes
8.8
215
Base de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.8
175
Dados insuficientes disponíveis
8.9
173
Dados insuficientes disponíveis
8.8
168
Integrações
Dados insuficientes disponíveis
8.4
136
Dados insuficientes disponíveis
8.5
133
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
8.8
150
Dados insuficientes disponíveis
8.9
165
Dados insuficientes disponíveis
8.5
133
Processamento
Dados insuficientes disponíveis
9.2
168
Dados insuficientes disponíveis
9.1
161
Transformação de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.8
284
Dados insuficientes disponíveis
9.3
293
Conectividade
Dados insuficientes disponíveis
8.1
251
Dados insuficientes disponíveis
8.2
249
Dados insuficientes disponíveis
8.7
278
Dados insuficientes disponíveis
8.7
270
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.5
279
Dados insuficientes disponíveis
8.7
277
Dados insuficientes disponíveis
8.3
255
Dados insuficientes disponíveis
8.4
262
Dados insuficientes disponíveis
8.5
254
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
15.9%
Programas de computador
13.6%
Varejo
7.0%
Serviços financeiros
6.6%
Marketing e Publicidade
5.2%
Outro
51.7%
Principais Alternativas
Discussões
Apache Parquet não possui discussões com respostas
Is Big Query free?
3 Comentários
SC
meu armazenamento de software em nuvemLeia mais
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Comentários
SG
Sim, o BigQuery faz parte da Google Cloud Platform.Leia mais
Em que o Google BigQuery é baseado?
1 Comentário
AN
Dremel: The Execution Engine
Colossus: Distributed Storage
Borg: Compute
Jupiter: The Network
Leia mais
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