Avaliações e Detalhes do Produto Apache Arrow

Para ser honesto, a melhor coisa sobre o Apache Arrow é o quão incrivelmente rápido ele torna o trabalho com grandes conjuntos de dados. O formato de memória em colunas acelera muito o processamento de dados, especialmente para análises e aprendizado de máquina. A facilidade de uso não é a melhor no início porque há uma curva de aprendizado, mas uma vez que você pega o jeito, o aumento de desempenho vale totalmente a pena.

Além disso, a facilidade de integração é sólida — funciona super bem com Pandas, Spark e Parquet, então mover dados entre sistemas é muito mais suave do que outros formatos. E como é compatível entre linguagens, você pode usá-lo em Python, Java, C++ e mais, sem se preocupar com conversões de formato irritantes.

Em termos de número de funcionalidades, ele está repleto de otimizações para lidar com dados na memória de forma super eficiente. Eu o uso o tempo todo e, honestamente, é meio que indispensável para processamento de dados de alto desempenho. A única desvantagem? O suporte ao cliente é principalmente baseado na comunidade, então às vezes você tem que procurar por respostas. Mas, no geral, a facilidade de implementação não é tão ruim, e uma vez configurado, é um divisor de águas para lidar com big data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, não é a coisa mais fácil de começar. A curva de aprendizado é meio íngreme, especialmente se você nunca lidou com armazenamento colunar antes. Configurá-lo pode ser frustrante, e a Facilidade de Implementação não é exatamente tranquila—leva muito tentativa e erro, especialmente ao tentar encaixá-lo em um pipeline existente.

Além disso, a documentação está meio espalhada. Algumas partes são ótimas, mas outras? Nem tanto. Às vezes você fica apenas adivinhando, o que faz o Suporte ao Cliente parecer quase inexistente, já que a maior parte da ajuda vem da comunidade de código aberto. Depurar pode ser um problema também—é tão otimizado que até mesmo uma pequena má configuração pode bagunçar o desempenho de maneiras difíceis de descobrir.

Dito isso, uma vez que você supera a luta inicial, o Número de Recursos e a Facilidade de Integração com ferramentas como Pandas, Spark e Parquet fazem valer totalmente a pena. Mas sim, não espere que seja super amigável para iniciantes—definitivamente leva algum tempo para se acostumar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Apache Arrow é como ele lida eficientemente com grandes conjuntos de dados na memória. Ele fornece um formato de dados colunar rápido que melhora o desempenho ao mover dados entre diferentes sistemas. Em nossos projetos, nós o usamos para conectar aplicações em Python, R e Java com um mínimo de sobrecarga. A interoperabilidade que ele oferece é excelente, e o suporte da comunidade é muito ativo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A curva de aprendizado inicial pode ser íngreme, especialmente ao configurar integrações com outras ferramentas de dados. Algumas documentações poderiam ser mais claras para novos usuários, particularmente em tópicos avançados como leituras sem cópia e mapeamento de memória. Depurar problemas de desempenho entre linguagens também requer alguma expertise técnica. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Apache Arrow oferece velocidade e eficiência excepcionais para o compartilhamento de dados em memória entre diferentes sistemas e linguagens, reduzindo a sobrecarga de serialização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O ecossistema ainda está amadurecendo, e a integração com algumas ferramentas pode ser complexa para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ele suporta pandas, kudu drill. O formato de dados em memória em colunas do Arrow é uma solução pronta para esses problemas. Sistemas que usam ou suportam Arrow podem transferir dados entre eles com custo quase nulo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A integração parece ser um problema, é demorada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A característica de destaque do Apache Arrow é sua "Intercâmbio de Dados Eficiente entre Linguagens," facilitando a comunicação e o compartilhamento de dados de forma contínua entre diversas Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O tempo de aprendizado pode exigir tempo para as equipes, levei pelo menos 1 ano para entender o essencial. Existem alguns problemas de compatibilidade e os desafios ao integrar com várias ferramentas e sistemas. Operações em memória podem demandar recursos substanciais do sistema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para mim, tanto quanto usei isso, permitindo que os dados sejam processados, lidos e escritos rapidamente. Ao lidar com grandes conjuntos de dados, isso me proporciona alto desempenho. Também permite a interoperabilidade de dados entre diferentes linguagens de programação. Usando Arrow em minhas aplicações Java, posso processar dados facilmente e torná-los compatíveis com outros sistemas, permitindo-me distribuir meus dados em um formato que é nativo para a máquina e facilmente compartilhável com outras ferramentas de processamento. É suportado em várias plataformas, permitindo-me integrar minhas aplicações Java com outras plataformas de forma contínua. No geral, Apache Arrow é uma ferramenta útil e poderosa para desenvolvedores Java. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para mim, às vezes, mostra problemas de versão, mas geralmente são gerenciáveis. E sim, no início, você pode encontrar erros normais que pode lidar facilmente. Mas ao trabalhar com dados complexos, é importante ser cuidadoso e atento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

*Apache Arrow é capaz de suportar múltiplas linguagens de programação, permitindo uma troca de dados perfeita entre diferentes componentes de um pipeline de processamento de dados.

*Apache Arrow oferece um formato colunar em memória e ajuda a minimizar a necessidade de serialização de dados para melhorar a eficiência computacional.

*Apache Arrow, sendo um projeto de código aberto, se beneficia de uma comunidade diversificada e ativa de desenvolvedores.

*O formato colunar e o layout de memória do Apache Arrow são projetados para uma utilização otimizada da memória.

*Apache Arrow está evoluindo muito rapidamente e fornecendo atualizações com frequência, o que é muito impressionante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

*Implementar o Apache Arrow pode ser difícil para desenvolvedores que são novos em seus conceitos e APIs. Adaptá-lo com o formato de intercâmbio de dados e entendê-lo leva tempo.

*O Apache Arrow está em constante evolução e isso pode ser desafiador para novos usuários acompanharem as atualizações, especialmente se estiverem usando uma versão mais antiga da biblioteca. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache Arrow é uma ferramenta excepcional que aprecio por sua eficiência no manuseio de grandes conjuntos de dados em várias linguagens de programação. Sua representação de dados em memória em formato colunar melhora significativamente a velocidade de processamento de dados e a interoperabilidade. O formato padronizado permite uma comunicação perfeita entre diferentes sistemas, promovendo um ecossistema de dados mais colaborativo e simplificado. No geral, Apache Arrow destaca-se como uma solução poderosa e versátil para manipulação e compartilhamento de dados no cenário computacional moderno. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualmente, não tenho reclamações ou desgostos sobre o Apache Arrow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache Arrow é um formato de representação de dados em memória, de alto desempenho e entre linguagens. Ele se destaca em análises, oferecendo intercâmbio de dados eficiente, compartilhamento sem cópia e forte interoperabilidade, apoiado por uma comunidade e ecossistema em crescimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualmente, não tenho observações sobre Apache Arrow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma boa plataforma que ajuda a trabalhar com várias linguagens de programação. Eles até fornecem uma coluna específica para trabalhar com análises e até permitem trabalhar com grandes conjuntos de dados. Usá-la diariamente é muito útil para pessoas como eu que a utilizam para gerenciar e lidar com grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Dependendo do conjunto de tecnologias dos desenvolvedores, o Apache Arrow pode ser um pouco complexo no início. Se você já usou diferentes ferramentas de processamento de dados antes, o Apache Arrow é um pouco complexo quando você começa a aprendê-lo, mas é bastante útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.