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Comparar Apache NiFi e Azure Data Factory 
- Os usuários relatam que o Apache NiFi se destaca nas capacidades de extração de dados, com uma pontuação de 9,5, destacando seu suporte robusto para várias fontes e formatos de dados, tornando-o uma escolha preferida para tarefas complexas de ingestão de dados.
- Os revisores mencionam que o Azure Data Factory brilha em sua funcionalidade de carregamento, com uma pontuação de 9,4, elogiando particularmente sua integração perfeita com os serviços Azure e a capacidade de lidar com cargas de dados em grande escala de forma eficiente.
- Os usuários do G2 indicam que, embora ambos os produtos tenham capacidades de transformação semelhantes, a interface amigável do Apache NiFi para construir fluxos de dados é uma característica de destaque, permitindo uma manipulação mais fácil dos pipelines de dados.
- Os usuários no G2 relatam que os recursos de automação do Azure Data Factory, com uma pontuação de 9,2, são altamente valorizados por suas capacidades de agendamento e orquestração, que simplificam os fluxos de trabalho de dados e reduzem a intervenção manual.
- Os revisores mencionam que a escalabilidade do Apache NiFi, com uma pontuação de 8,3, pode ser uma limitação em ambientes empresariais muito grandes, enquanto a escalabilidade do Azure Data Factory, com uma pontuação de 9,3, é frequentemente destacada como um ponto forte, especialmente para organizações que buscam escalar suas operações de dados.
- Os usuários dizem que a qualidade do suporte para o Azure Data Factory, avaliada em 8,8, é geralmente percebida como superior, com muitos revisores apreciando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte em comparação com a pontuação de 7,5 do Apache NiFi.
Apache NiFi vs Azure Data Factory
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Azure Data Factory mais fácil de usar e configurar. Também sentiram que Azure Data Factory era mais fácil de fazer negócios em geral. No entanto, sentiram que a administração de ambos os produtos era igualmente fácil.
- Os revisores sentiram que Apache NiFi atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Data Factory.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Data Factory é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Data Factory em relação ao Apache NiFi.
É de código aberto e com suporte da comunidade, você pode construir qualquer coisa que desejar, desde a ingestão simples de arquivos até Kafka, S3, etc... A capacidade de criar grupos de processos e isolar suas cargas de trabalho. O número de...
Rastrear a linhagem a nível de linha é importante na implementação de ingestão de data lake. A linhagem pode ser controlada a nível de linha? Desempenho de transformação em lote. Precisa de Benchmark. Pode requerer Kafka.
As melhores características, de acordo comigo, são Integração de Dados Híbridos, Movimento de Dados, Orquestração e Agendamento e Integração com outros Serviços Azure.
Às vezes, torna-se difícil compreender os erros devido aos quais o pipeline de dados falha. Mesmo após procurar na internet, isso não ajuda, então talvez a mensagem de erro possa ser melhorada, o que ajuda os usuários a compreender e resolver facilmente.
É de código aberto e com suporte da comunidade, você pode construir qualquer coisa que desejar, desde a ingestão simples de arquivos até Kafka, S3, etc... A capacidade de criar grupos de processos e isolar suas cargas de trabalho. O número de...
As melhores características, de acordo comigo, são Integração de Dados Híbridos, Movimento de Dados, Orquestração e Agendamento e Integração com outros Serviços Azure.
Rastrear a linhagem a nível de linha é importante na implementação de ingestão de data lake. A linhagem pode ser controlada a nível de linha? Desempenho de transformação em lote. Precisa de Benchmark. Pode requerer Kafka.
Às vezes, torna-se difícil compreender os erros devido aos quais o pipeline de dados falha. Mesmo após procurar na internet, isso não ajuda, então talvez a mensagem de erro possa ser melhorada, o que ajuda os usuários a compreender e resolver facilmente.
