Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Databricks Data Intelligence Platform es más fácil de usar. Sin embargo, Google Cloud BigQuery es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Google Cloud BigQuery.
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
Se necesita un consultor especializado para configurar la herramienta debido a que la adaptabilidad de esta herramienta es compleja. El precio es alto en comparación con herramientas similares en el mercado.
Facilidad de uso y consultas directas.
Contras: Límites de recursos. Debido a cómo Google Cloud BigQuery utiliza nodos, los procesos típicos de SQL que involucran funciones de ventana pueden fallar. Regularmente hemos alcanzado límites de recursos excedidos en conjuntos de datos de unos pocos...
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
Facilidad de uso y consultas directas.
Se necesita un consultor especializado para configurar la herramienta debido a que la adaptabilidad de esta herramienta es compleja. El precio es alto en comparación con herramientas similares en el mercado.
Contras: Límites de recursos. Debido a cómo Google Cloud BigQuery utiliza nodos, los procesos típicos de SQL que involucran funciones de ventana pueden fallar. Regularmente hemos alcanzado límites de recursos excedidos en conjuntos de datos de unos pocos...