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- Apache Beam-vs-Azure Data Lake Store
Comparer Apache BeametAzure Data Lake Store 
En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (42.9% des avis)
Entreprise (47.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Apache Beam
Note
(16)4.1 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (42.9% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Apache BeamAzure Data Lake Store
Note
(45)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (47.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Data Lake StoreRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Apache Beam excelle dans la collecte de données en temps réel avec un score de 7,7, mais les critiques mentionnent qu'Azure Data Lake Store le surpasse nettement avec un score de 9,1, soulignant ses capacités supérieures à gérer les données en streaming.
- Les critiques mentionnent que bien qu'Apache Beam ait une intégration solide avec Spark (7,3), Azure Data Lake Store brille avec un score plus élevé de 8,6, indiquant une expérience plus fluide pour les utilisateurs cherchant à exploiter Spark pour le traitement des données.
- Les utilisateurs de G2 notent que les capacités de data lake d'Apache Beam obtiennent un score inférieur de 7,1, tandis qu'Azure Data Lake Store reçoit un score louable de 9,1, suggérant que les utilisateurs trouvent les fonctionnalités de data lake d'Azure plus robustes et conviviales.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la facilité d'utilisation d'Apache Beam est notée à 7,8, mais les critiques mentionnent qu'Azure Data Lake Store est plus convivial avec un score de 8,6, en faisant un meilleur choix pour les équipes cherchant une configuration simple.
- Les critiques disent que la qualité du support d'Apache Beam est notée à 7,6, tandis qu'Azure Data Lake Store affiche un score plus élevé de 9,2, indiquant que les utilisateurs se sentent plus soutenus et satisfaits du service client d'Azure.
- Les utilisateurs rapportent que les capacités de mise à l'échelle des machines d'Apache Beam obtiennent un score de 8,3, mais Azure Data Lake Store le surpasse avec un score de 8,9, suggérant qu'Azure offre une solution plus efficace et évolutive pour gérer de grandes charges de travail.
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Apache Beam vs Azure Data Lake Store
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Data Lake Store répond mieux aux besoins de leur entreprise que Apache Beam.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Data Lake Store est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Data Lake Store à Apache Beam.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Apache Beam
Aucun tarif disponibleAzure Data Lake Store
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Apache Beam
Aucune information sur l'essai disponibleAzure Data Lake Store
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.6
12
9.2
37
Facilité d’utilisation
7.8
12
8.6
37
Facilité d’installation
Pas assez de données
9.3
22
Facilité d’administration
Pas assez de données
8.7
21
Qualité du service client
7.6
11
9.2
36
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
8.6
20
Orientation du produit (% positif)
8.1
12
9.4
36
Fonctionnalités
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
7.6
12
9.0
31
base de données
7.7
10
9.1
25
8.0
10
8.9
25
7.1
7
9.1
27
Intégrations
6.0
5
8.9
22
7.3
5
8.6
23
Plate-forme
8.3
6
8.9
24
8.1
7
9.1
26
7.3
5
8.6
23
Traitement
8.2
10
9.3
26
8.1
7
9.2
25
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Apache BeametAzure Data Lake Store est catégorisé comme Traitement et distribution des grandes données
Catégories uniques
Apache Beam n'a aucune catégorie unique
Azure Data Lake Store n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Apache Beam
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Azure Data Lake Store
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
vente au détail
14.3%
Logistique et chaîne d’approvisionnement
14.3%
Technologies et services d’information
14.3%
Logiciels informatiques
14.3%
Télécommunications
7.1%
Autre
35.7%
Technologies et services d’information
42.5%
Logiciels informatiques
10.0%
Automobile
7.5%
Assurance
5.0%
Fabrication
2.5%
Autre
32.5%
Avis les plus utiles
Apache Beam
Avis favorable le plus utile
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Apache Beam a une bonne fonctionnalité "Pardo" et "dofn" qui aide à écrire du code personnalisé et à réaliser des opérations parallèles puissantes.
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Détail
les instructions de déploiement et de production ainsi que les études de cas doivent être améliorées
Azure Data Lake Store
Avis favorable le plus utile
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Apache Sparx est très bon pour les données non structurées.
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Fournitures et équipements commerciaux
Limitations de USQL. L'accès au dossier racine est obligatoire si monté sur un moteur de calcul. Bien qu'il s'agisse d'un bon outil et d'une manière très intelligente de mettre en œuvre la technologie, Azure Data Factory, qui est utilisé pour construire des...
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Apache Beam a une bonne fonctionnalité "Pardo" et "dofn" qui aide à écrire du code personnalisé et à réaliser des opérations parallèles puissantes.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Apache Sparx est très bon pour les données non structurées.
Utilisateur vérifié à Détail
les instructions de déploiement et de production ainsi que les études de cas doivent être améliorées
Utilisateur vérifié à Fournitures et équipements commerciaux
Limitations de USQL. L'accès au dossier racine est obligatoire si monté sur un moteur de calcul. Bien qu'il s'agisse d'un bon outil et d'une manière très intelligente de mettre en œuvre la technologie, Azure Data Factory, qui est utilisé pour construire des...
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Azure Data Lake Store n'a aucune discussion avec des réponses
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