Google Cloud Dataproc não é a única opção para Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data. Explore outras opções e alternativas concorrentes. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Google Cloud Dataproc incluem storage. A melhor alternativa geral para Google Cloud Dataproc é Databricks Data Intelligence Platform. Outros aplicativos semelhantes a Google Cloud Dataproc são Azure Data Factory, Amazon EMR, Azure Data Lake Store, e Cloudera. Google Cloud Dataproc alternativas podem ser encontradas em Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data mas também podem estar em Plataformas de Integração de Big Data ou Soluções de Data Warehouse.
Grandes dados simples
Azure Data Factory (ADF) é um serviço projetado para permitir que os desenvolvedores integrem fontes de dados díspares. Ele fornece acesso a dados locais no SQL Server e dados na nuvem no Azure Storage (Blob e Tabelas) e no Azure SQL Database.
Amazon EMR é um serviço baseado na web que simplifica o processamento de big data, fornecendo uma estrutura Hadoop gerenciada que torna fácil, rápido e econômico distribuir e processar grandes quantidades de dados em instâncias Amazon EC2 escaláveis dinamicamente.
Cloudera Enterprise Core fornece uma única plataforma de armazenamento e gerenciamento Hadoop que combina nativamente armazenamento, processamento e exploração para a empresa.
Apache NiFi é um projeto de software projetado para permitir a automação do fluxo de dados entre sistemas.
HDInsight é uma oferta de Hadoop na nuvem totalmente gerenciada que fornece clusters analíticos de código aberto otimizados para Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka e R Server, com suporte de um SLA de 99,9%.
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
Hadoop HDFS é um sistema de arquivos distribuído, escalável e portátil escrito em Java.
Qubole oferece uma plataforma de autoatendimento para análise de Big Data construída nas nuvens da Amazon, Microsoft e Google.