Top-bewertete Apache Fluo Alternativen
(10)
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1 von 2 Gesamtbewertungen für Apache Fluo
4.0 von 5
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
SG
Suraj G.
Software Engineer
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten Apache Fluo?
Inkrementelle Verarbeitung: Apache Fluo zeichnet sich durch die inkrementelle Verarbeitung von Daten aus. Anstatt bei jeder Aktualisierung den gesamten Datensatz neu zu verarbeiten, werden nur die neuen oder geänderten Daten verarbeitet.
Skalierbarkeit: Fluo ist darauf ausgelegt, mit der zugrunde liegenden Accumulo-Infrastruktur zu skalieren. Wenn das Datenvolumen wächst, kann Fluo horizontal skalieren, indem dem Cluster weitere Knoten hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die Leistung konsistent bleibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? Apache Fluo?
Komplexität: Das Einrichten und Konfigurieren von Apache Fluo kann komplex sein. Es erfordert ein gutes Verständnis sowohl von Apache Accumulo als auch von Fluo selbst. Abhängigkeit von Accumulo: Fluo ist auf Apache Accumulo angewiesen, das selbst komplex zu verwalten und zu konfigurieren sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für Apache Fluo, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,095)
Analysieren Sie Big Data in der Cloud mit BigQuery. Führen Sie schnelle, SQL-ähnliche Abfragen gegen Multi-Terabyte-Datensätze in Sekunden aus. Skalierbar und einfach zu bedienen, bietet BigQuery Echtzeiteinblicke in Ihre Daten.
2
Microsoft SQL Server
4.4
(2,212)
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
3
Snowflake
4.5
(584)
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
4
Posit
4.5
(554)
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
5
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(405)
Große Daten einfach
6
Teradata Vantage
4.3
(324)
Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.
7
Qubole
4.0
(259)
Qubole liefert eine Self-Service-Plattform für Big Data Analytics, die auf den Clouds von Amazon, Microsoft und Google basiert.
8
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica bietet eine softwarebasierte Analyseplattform, die Organisationen jeder Größe dabei unterstützt, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu monetarisieren.
9
Prefect
4.5
(123)
Prefect ist der neue Standard in der Datenflussautomatisierung, dem vertraut wird, um Millionen von Daten-Workflows und -Pipelines zu erstellen, auszuführen und zu überwachen.
10
Confluent
4.4
(111)
Eine Streaming-Datenplattform.
