Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Databricks Data Intelligence Platform mais fácil de usar. No entanto, Google Cloud BigQuery é mais fácil de configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Google Cloud BigQuery no geral.
Uma ótima experiência que combina ML-Runtimes - MLFlow e Spark. A capacidade de usar Python e SQL de forma integrada em uma única plataforma. Como os notebooks do Databricks podem ser salvos como scripts Python em segundo plano, é incrível ter tanto a...
Um consultor especificado ou especializado é necessário para configurar a ferramenta devido à complexidade de sua adaptabilidade. O preço é alto em comparação com ferramentas similares no mercado.
Facilidade de uso e consulta direta.
Contras: Limites de recursos. Devido à forma como o Google Cloud BigQuery utiliza nós, processos típicos de SQL envolvendo funções de janela podem falhar. Regularmente atingimos limites de recursos excedidos em conjuntos de dados de alguns milhões de...
Uma ótima experiência que combina ML-Runtimes - MLFlow e Spark. A capacidade de usar Python e SQL de forma integrada em uma única plataforma. Como os notebooks do Databricks podem ser salvos como scripts Python em segundo plano, é incrível ter tanto a...
Facilidade de uso e consulta direta.
Um consultor especificado ou especializado é necessário para configurar a ferramenta devido à complexidade de sua adaptabilidade. O preço é alto em comparação com ferramentas similares no mercado.
Contras: Limites de recursos. Devido à forma como o Google Cloud BigQuery utiliza nós, processos típicos de SQL envolvendo funções de janela podem falhar. Regularmente atingimos limites de recursos excedidos em conjuntos de dados de alguns milhões de...