Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que Databricks Data Intelligence Platform était plus facile à utiliser. Cependant, ils ont estimé que Google Cloud BigQuery était plus facile à administrer et à faire des affaires dans l'ensemble. Enfin, les évaluateurs ont trouvé que les produits sont tout aussi faciles à configurer.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
Le plus grand défaut de la plateforme Lakehouse est sa vitesse. Elle ne tient pas la promesse de performance. De plus, l'interface utilisateur de Databricks n'est pas facile à utiliser. Elle donne l'impression d'être une application pour smartphone. Du côté...
Données, Analytique, Intégration, Expériences de données
partitioning only works with date. Join statements don't optimize even trivially without using where clause clauses. from table1 join table2 on table1.a=table2.a and table1.a=123 takes more resources and cost than from table1 ...
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Le plus grand défaut de la plateforme Lakehouse est sa vitesse. Elle ne tient pas la promesse de performance. De plus, l'interface utilisateur de Databricks n'est pas facile à utiliser. Elle donne l'impression d'être une application pour smartphone. Du côté...
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