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Comparar Apache NiFi y Azure Data Factory 
- Los usuarios informan que Apache NiFi sobresale en capacidades de extracción de datos, con una puntuación de 9.5, destacando su sólido soporte para diversas fuentes y formatos de datos, lo que lo convierte en una opción preferida para tareas complejas de ingestión de datos.
- Los revisores mencionan que Azure Data Factory brilla en su funcionalidad de carga, con una puntuación de 9.4, elogiando particularmente su integración perfecta con los servicios de Azure y la capacidad de manejar cargas de datos a gran escala de manera eficiente.
- Los usuarios de G2 indican que, aunque ambos productos tienen capacidades de transformación similares, la interfaz fácil de usar de Apache NiFi para construir flujos de datos es una característica destacada, permitiendo una manipulación más sencilla de las canalizaciones de datos.
- Los usuarios en G2 informan que las características de automatización de Azure Data Factory, con una puntuación de 9.2, son muy valoradas por sus capacidades de programación y orquestación, que agilizan los flujos de trabajo de datos y reducen la intervención manual.
- Los revisores mencionan que la escalabilidad de Apache NiFi, con una puntuación de 8.3, puede ser una limitación en entornos empresariales muy grandes, mientras que la escalabilidad de Azure Data Factory, con una puntuación de 9.3, a menudo se destaca como un punto fuerte, especialmente para organizaciones que buscan escalar sus operaciones de datos.
- Los usuarios dicen que la calidad del soporte para Azure Data Factory, calificada en 8.8, generalmente se percibe como superior, con muchos revisores apreciando la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte en comparación con la puntuación de 7.5 de Apache NiFi.
Apache NiFi vs Azure Data Factory
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Data Factory es más fácil de usar y configurar. También sintieron que Azure Data Factory era más fácil para hacer negocios en general. Sin embargo, sintieron que la administración de ambos productos era igualmente fácil.
- Los revisores consideraron que Apache NiFi satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Data Factory.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Azure Data Factory es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Data Factory sobre Apache NiFi.
Es de código abierto y cuenta con el apoyo de la comunidad, puedes construir cualquier cosa que desees, desde una simple ingesta de archivos hasta Kafka, S3, etc... La capacidad de crear grupos de procesos y aislar tus cargas de trabajo. La cantidad de...
El seguimiento de la línea de datos a nivel de fila es importante en la implementación de la ingesta en un lago de datos. ¿Se puede controlar la línea de datos a nivel de fila? Rendimiento de la transformación por lotes. Necesidad de establecer un punto de...
Las mejores características según yo son la Integración de Datos Híbridos, el Movimiento de Datos, la Orquestación y Programación, y la Integración con otros Servicios de Azure.
A veces se vuelve difícil comprender los errores debido a los cuales falla la canalización de datos. Incluso después de buscar en internet no ayuda, por lo que tal vez el mensaje de error pueda mejorarse, lo que ayuda a los usuarios a comprenderlo y...
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