Google Cloud Dataproc Reseñas y Detalles del Producto

1. La eliminación de clústeres inactivos ayuda a ahorrar costos cuando el clúster no está en uso.

2. El escalado automático maneja eficientemente la carga en horas pico.

3. El equipo de soporte de GCP es útil en cualquier problema crítico.

4. El soporte de la API de Java es excelente. La creación de clústeres, el ETL de datos y la eliminación de clústeres se pueden realizar en una sola canalización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. La creación de clústeres toma unos minutos, lo cual no es muy conveniente.

2. A veces, el escalado automático no se activa a tiempo y las canalizaciones fallan con un error de fallo del agente de dataproc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una gran herramienta que tal vez no sea tan popular como AWS EMR, pero que supera las expectativas. Una implementación elegante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El uso del paradigma de Almacenamiento y Procesamiento de GCP puede causar problemas para los usuarios acostumbrados a Hadoop en las instalaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Google Cloud DataProc es más adecuado para lo siguiente:

Análisis de datos de código abierto, gestionado y escalable

Sin servidor o gestionar clústeres por tu cuenta

Tiene buenas integraciones con otros servicios de GCP

Clúster transitorio seguro y rentable con facturación por segundo

Ecosistema Hadoop en el entorno gestionado de GCP

Fácil de migrar las cargas de trabajo de Hadoop existentes en las instalaciones junto con los almacenes de Hive. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los disgustos son los siguientes:

La reducción de escala tiene problemas de rendimiento y otros debido a un período de enfriamiento de la tarea pendiente.

La opción sin servidor debería mejorarse con escalado basado en SLA.

Aún para opciones de transmisión, elija Dataflow.

Todavía utiliza el motor de cómputo, no GKE (Google Kubernetes Engine).

Almacenar datos persistentes de GCS (HCFS - sistema de archivos compatible con Hadoop) desde Dataproc tiene cierta lentitud debido a la separación de cómputo/almacenamiento - es nuestra opción elegir qué almacenamiento para qué procesamiento.

Tiene almacenamiento HDFS asignado con cada clúster de nodos de Dataproc, pero no es bueno para el almacenamiento de grandes cantidades de datos localmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La experiencia en Dev-Ops es amigable, es muy fácil de usar. Ofrece casi un 99.9% de tiempo de actividad y velocidad de conexión. Hay mucha documentación disponible en su sitio web. Un usuario normal de sitios web siempre busca soluciones económicas. Google ofrece un servicio en la nube gratuito de 300 dólares por 1 año, lo cual es muy atractivo para los usuarios de sitios web pequeños.

Estos son muy escalables. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Entrada tardía en el marketing de la nube.

Menos características y servicios.

Algunas características todavía están en la versión Beta.

Menos centros de datos en todo el mundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Que es sin servidor - no hay infraestructura que gestionar. Gran ventaja. Puntos extra por tener Spark (más API's), Hive y Hadoop preinstalados en los clústeres. La opcionalidad de lanzar clústeres de instancias gestionadas también es bastante agradable de tener. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una decisión difícil: o la falta de capacidades de administración y monitoreo empresarial, o la incapacidad de expandirse de manera flexible más allá de la tarifa plana de capacidad fija. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la facilidad de uso para construir clústeres de manera rápida y eficiente. Al mismo tiempo, puedo redimensionarlos en cualquier momento. Tengo muchos nodos, por lo que no tengo que preocuparme de que las canalizaciones superen el tamaño de mis clústeres. Me gusta cómo el precio se basa en el uso real y que me dieron un crédito de $300 para mi proyecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces puede no ser fácil de usar y los clústeres pueden tardar en reiniciarse. Por lo demás, no tengo otras quejas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mejor manera de gestionar el servicio de Spark y Hadoop que se ha ofrecido en la Plataforma de Google Cloud. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no funciona con fuentes personalizadas. Para el ordenador estándar, sigue siendo el componente más caro Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este software es muy bueno. Su capacidad para predecir oportunidades en ventas o fabricación a partir de registros o datos empresariales. IDE fluido e integración perfecta con múltiples opciones de lenguajes de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no es fácil de usar, sería más beneficioso para los científicos de datos o alguien que se especializa en TI. Los clústeres tardan en reiniciarse cuando se vuelve a habilitar la facturación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El uso de Dataproc hace que el uso de la solución de Big Data de Hadoop en la nube sea fluido. Aporta la capacidad de almacenar datos no estructurados y desacoplarlos del cómputo para que sea escalable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La reducción clave no ha podido crear un frontend SQL similar a Hive Metastore en la plataforma Hadoop. BigQuery actualmente no admite los formatos AVRO y Parquet. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cloud Dataproc es un servicio en la nube rápido, fácil de usar y completamente gestionado para ejecutar clústeres de Apache Spark y Apache Hadoop de una manera más simple y rentable. Las velocidades de procesamiento son rápidas y eficientes en comparación con la tecnología anterior. Cloud Dataproc también se integra fácilmente con otras plataformas de Google Cloud. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora, la empresa no ha tenido ningún problema al usar el software. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.