- Startseite
- ...
- Plattformen zur Integration von Big Data
- Apache Sqoop
- Azure Data Factory
- Apache Sqoop-vs-Azure Data Factory
Apache Sqoop und Azure Data Factory vergleichen 
- Benutzer berichten, dass Apache Sqoop in den Datenextraktionsfähigkeiten hervorragend ist, insbesondere mit seiner Fähigkeit, große Datenmengen effizient von relationalen Datenbanken nach Hadoop zu übertragen, mit einem starken Fokus auf Leistung und Geschwindigkeit.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Data Factory in seinen Transformationsfunktionen glänzt und eine benutzerfreundliche Oberfläche für Datenumwandlungsaufgaben bietet, die komplexe Daten-Workflows ohne umfangreiche Programmierkenntnisse ermöglicht.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Apache Sqoop über eine robuste Automatisierungsfunktion verfügt, die geplante Datenimporte und -exporte ermöglicht, was entscheidend für die Aufrechterhaltung aktueller Daten in Hadoop-Umgebungen ist.
- Nutzer auf G2 berichten, dass die Skalierbarkeit von Azure Data Factory ein bedeutender Vorteil ist, da es unterschiedliche Arbeitslasten nahtlos bewältigen kann, was es für Unternehmen mit schwankenden Datenverarbeitungsanforderungen geeignet macht.
- Rezensenten sagen, dass während Apache Sqoop eine starke Einrichtungsfreundlichkeit hat, die Benutzerfreundlichkeit von Azure Data Factory oft höher bewertet wird, wobei viele Benutzer seine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von Datenpipelines schätzen.
- Benutzer erwähnen, dass die Qualität des Supports für Azure Data Factory allgemein als überlegen wahrgenommen wird, wobei viele Rezensenten die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams im Vergleich zur Support-Erfahrung von Apache Sqoop loben.
Apache Sqoop vs Azure Data Factory
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Azure Data Factory einfacher zu verwenden und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Allerdings bevorzugten die Rezensenten die einfache Verwaltung von Apache Sqoop. Die Rezensenten empfanden, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Data Factory den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Sqoop.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Data Factory.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Sqoop gegenüber Azure Data Factory.
Die Verwendung von Sqoop in der Befehlszeile hat mir eine schnelle und einfache Möglichkeit geboten, Daten in Sandbox-Datenbanken oder Data Lakes zu übertragen. Dies hat es Personen in Analyse-Rollen wie mir erleichtert, die Datenquellen schnell...
Nicht sehr effektiv mit denormalisierten Daten, da wir mehrere Joins in MapReduce ausführen müssen.
Die besten Merkmale meiner Meinung nach sind Hybrid-Datenintegration, Datenbewegung, Orchestrierung und Planung sowie Integration mit anderen Azure-Diensten.
Manchmal wird es schwierig, die Fehler zu verstehen, aufgrund derer die Datenpipeline fehlschlägt. Selbst nach einer Suche im Internet hilft es nicht, daher könnte die Fehlermeldung verbessert werden, was den Benutzern hilft, sie zu verstehen und leicht zu...
Die Verwendung von Sqoop in der Befehlszeile hat mir eine schnelle und einfache Möglichkeit geboten, Daten in Sandbox-Datenbanken oder Data Lakes zu übertragen. Dies hat es Personen in Analyse-Rollen wie mir erleichtert, die Datenquellen schnell...
Die besten Merkmale meiner Meinung nach sind Hybrid-Datenintegration, Datenbewegung, Orchestrierung und Planung sowie Integration mit anderen Azure-Diensten.
Nicht sehr effektiv mit denormalisierten Daten, da wir mehrere Joins in MapReduce ausführen müssen.
Manchmal wird es schwierig, die Fehler zu verstehen, aufgrund derer die Datenpipeline fehlschlägt. Selbst nach einer Suche im Internet hilft es nicht, daher könnte die Fehlermeldung verbessert werden, was den Benutzern hilft, sie zu verstehen und leicht zu...
