KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu Qubole aufweist. Benutzer schätzen seine serverlose Architektur und die Möglichkeit, sich auf SQL zu konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen, was die Datenanalyse effizient und reibungslos erscheinen lässt.
Laut verifizierten Bewertungen wird der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery für sein intuitives Onboarding gelobt, das es den Benutzern ermöglicht, schnell ohne umfangreiche Einrichtung zu starten. Im Gegensatz dazu wird die Einrichtung von Qubole als herausfordernder angesehen, wobei einige Benutzer auf Konfigurationshürden stoßen.
Benutzer sagen, dass die Leistung von Google Cloud BigQuery herausragend ist, mit der Fähigkeit, Milliarden von Abfragen effizient zu verarbeiten. Diese Fähigkeit wird von Benutzern hervorgehoben, die sein Pay-as-you-go-Modell erwähnen, das die Abläufe vereinfacht und Experimente mit größeren Datensätzen fördert.
Rezensenten erwähnen, dass Qubole eine benutzerfreundliche Oberfläche für das Management von Big Data bietet, insbesondere mit seiner Integration mit AWS und Hadoop's HDFS. Es schneidet jedoch in der Gesamtzufriedenheit im Vergleich zu BigQuery schlechter ab, das durchweg höhere Bewertungen für Benutzerfreundlichkeit und Einrichtung erhält.
G2-Bewerter heben hervor, dass Google Cloud BigQuery robuste Unterstützung für Echtzeitanalysen und Datenabfragen bietet, wobei Benutzer seine hohe Leistung in diesen Bereichen hervorheben. Qubole, obwohl ebenfalls fähig, erreicht nicht das gleiche Maß an Zufriedenheit in diesen kritischen Funktionen.
Benutzer berichten, dass die Qualität des Supports von Google Cloud BigQuery überlegen ist, wobei viele die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams loben. Im Gegensatz dazu erhält der Support von Qubole, obwohl anständig, nicht das gleiche Maß an Anerkennung, was auf einen potenziellen Verbesserungsbereich hinweist.
Google Cloud BigQuery vs Qubole
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud BigQuery einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Google Cloud BigQuery zu machen.
Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Qubole.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud BigQuery.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber Qubole.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud BigQuery
Free
Kostenlos
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können.
Freier Zugang zu Qubole für 30 Tage, um Datenpipelines zu erstellen, maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen und jeden Datentyp aus jeder Datenquelle zu analysieren.
How do i integrate more charts or graphs in Qubole Notebooks in SQL for quick visualization
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MP
Es gibt einige grundlegende Diagramme, die bei der Verwendung von SQL + Notebooks verfügbar sind. Wenn Sie bereit sind, Python zu verwenden, können Sie auch...Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um externe Spark-Pakete in Qubole-Notebooks zu übergeben?
2 Kommentare
MP
Es kann einige Optionen geben, je nachdem, ob Sie nach Java oder Python suchen:
Paketverwaltung - ...Mehr erfahren
Wie man Protokolle von Qubole erhält, wenn man ein traditionelles Jar anstelle von Python ausführt
1 Kommentar
MP
Hallo Lalit,
Ich werde wahrscheinlich mehr Informationen benötigen, bevor ich eine gute Antwort geben kann. Wenn Sie Jobs von unserer API einreichen, können...Mehr erfahren
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