Meilleures alternatives à Apache Apex les mieux notées
Avis sur 15 Apache Apex
Il est préférable de l'utiliser pour le traitement par lots dans mon entreprise et c'est un outil sans serveur pour le Big Data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Parfois, cela donne l'impression que Flink est meilleur qu'Apex pour gérer les big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il recherche des défauts et tente de récupérer. De plus, il maintient un grand volume de données. Dans l'ensemble, il est bon pour maintenir des dossiers électroniques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il fournit une interface uniquement pour Java. Par conséquent, un peu compliqué et peu pratique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La meilleure partie d'Apache Apex est sa capacité à gérer des flux de Big Data en temps réel avec un taux de latence très faible, des garanties de correction strictes et une grande fiabilité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La tolérance aux pannes est basée sur Yarn, donc certains scénarios sont possibles comme la panne de conteneur et plus encore. Je suis sûr qu'Apache travaille déjà avec la communauté ouverte pour l'améliorer encore, bien qu'il reste encore du travail à faire plus rapidement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Apache Apex est évolutif, facile à utiliser et convivial. Il fournit des informations en temps réel avec une plus grande capacité de programmation, prend en charge le traitement par lots et maintient un grand volume de données de manière expéditive en offrant un débit élevé sur le streaming. Étant une architecture distribuée, il est compatible avec divers outils de business intelligence. L'évolutivité est adoptée par le partitionnement qui permet la distribution du travail et l'adaptation aux pics de charge. Plus important encore, Apache Apex utilise le point de contrôle qui, en termes de recherche, assure la tolérance aux pannes et la récupération. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est assez difficile en ce qui concerne la mise en œuvre et le travail avec les procédures, il faut être technophile. Être un utilisateur de premier plan des outils Hadoop peut rencontrer des difficultés dans l'allocation des ressources. L'interface de programmation est basée sur Java, bien qu'elle prenne en charge les langages basés sur la JVM, elle manque encore de commodité pour la conception et le développement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
