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Cloudera
企業ソリューション · 352.2K 月間訪問数

Clouderaは、オンプレミスからパブリッククラウドまで、あらゆる環境で企業がデータを管理・分析できるようにするハイブリッドデータプラットフォームです。データエンジニアリング、データウェアハウス、オペレーショナルデータベース、機械学習のための統合ツールスイートを提供し、大規模なデータ駆動型の意思決定とAIアプリケーションを支援します。

VS
Databricks
機械学習プラットフォーム · 5M 月間訪問数

Databricksは、データウェアハウスとデータレイクをレイクハウスアーキテクチャに統合した、統一データインテリジェンスプラットフォームです。企業がデータエンジニアリングやETLから、ビジネスインテリジェンス、データサイエンス、大規模な生成AIアプリケーションまで、データライフサイクル全体を単一のコラボレーションプラットフォームで管理できるようにします。

Cloudera vs Databricks:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて Cloudera と Databricks を比較します。

更新 2026/08/19

製品概要

Cloudera 製品概要

Clouderaは、オンプレミスからパブリッククラウドまで、あらゆる環境で企業がデータを管理・分析できるようにするハイブリッドデータプラットフォームです。データエンジニアリング、データウェアハウス、オペレーショナルデータベース、機械学習のための統合ツールスイートを提供し、大規模なデータ駆動型の意思決定とAIアプリケーションを支援します。

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Databricks 製品概要

Databricksは、データウェアハウスとデータレイクをレイクハウスアーキテクチャに統合した、統一データインテリジェンスプラットフォームです。企業がデータエンジニアリングやETLから、ビジネスインテリジェンス、データサイエンス、大規模な生成AIアプリケーションまで、データライフサイクル全体を単一のコラボレーションプラットフォームで管理できるようにします。

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Detailed feature comparison

FeatureClouderaDatabricks
主要カテゴリー企業ソリューション機械学習プラットフォーム
追加日2025-08-122025-08-12
価格有料フリーミアム
公式サイトwww.cloudera.comwww.databricks.com
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数352.2K5M
月間成長率10.7%-2.7%
お気に入り122135
Details詳細を見る詳細を見る

Cloudera vs Databricks monthly traffic

Compare Cloudera and Databricks by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Cloudera vs Databricks monthly traffic comparison, Cloudera currently shows 352.2K visits and Databricks shows 5M; Databricks has about 14.2 times the visible traffic of Cloudera, an absolute difference of about 4.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

Cloudera monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
352.2K
平均滞在時間
5:40
訪問あたりページ数
5.66
直帰率
40.08%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 444.6K 月間訪問数
  • 2026/1: 369.4K 月間訪問数
  • 2026/2: 285.1K 月間訪問数
  • 2026/3: 297.1K 月間訪問数
  • 2026/4: 318.1K 月間訪問数
  • 2026/5: 352.2K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States40.81%143.8K
🇸🇦Saudi Arabia26.53%93.5K
🇮🇳India17.41%61.3K
🇭🇺Hungary9.53%33.6K
🇧🇷Brazil5.72%20.1K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト87.47%308.1K
参照元9.3%32.8K
Eメール3.23%11.4K

検索キーワード

cloud aiclouderacloudera careersdata bricksdatabricks

Databricks monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
5M
平均滞在時間
11:35
訪問あたりページ数
15.84
直帰率
29.58%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 4.9M 月間訪問数
  • 2026/1: 4.9M 月間訪問数
  • 2026/2: 4.6M 月間訪問数
  • 2026/3: 5.3M 月間訪問数
  • 2026/4: 5.1M 月間訪問数
  • 2026/5: 5M 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States55.22%2.8M
🇮🇳India28.18%1.4M
🇬🇧United Kingdom8.15%408.1K
🇨🇦Canada4.31%215.8K
🇧🇷Brazil4.14%207.3K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト83.28%4.2M
参照元13.02%652K
Eメール3.7%185.3K

検索キーワード

data bricksdatabricksdatabricks careersdatabricks free editiondatabricks summit
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Databricks first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Cloudera and Databricks

Cloudera Core features

企業ソリューション
分析
プラットフォーム

Databricks Core features

機械学習プラットフォーム
ビジネスインテリジェンス
データベース

Use cases

Cloudera Use cases

AIプラットフォーム
Apache Spark
ビッグデータ
データエンジニアリング
データプラットフォーム
データウェアハウス
機械学習
アパッチ・ハドゥープ
エンタープライズAI
ハイブリッドクラウド

Databricks Use cases

AIプラットフォーム
Apache Spark
ビッグデータ
データエンジニアリング
データプラットフォーム
データウェアハウス
機械学習
ビジネスインテリジェンス
ETL
生成AI
レイクハウス

Cloudera vs Databricks:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Cloudera vs Databricks comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Cloudera is primarily listed under “企業ソリューション”, while Databricks is primarily listed under “機械学習プラットフォーム”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Cloudera: 企業ソリューション; Databricks: 機械学習プラットフォーム); Pricing (Cloudera: Paid; Databricks: Freemium); Monthly visits (Cloudera: 352.2K; Databricks: 5M); Monthly growth (Cloudera: 10.7%; Databricks: -2.7%); Favorites (Cloudera: 122; Databricks: 135). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Cloudera vs Databricks monthly traffic comparison, Cloudera currently shows 352.2K visits and Databricks shows 5M; Databricks has about 14.2 times the visible traffic of Cloudera, an absolute difference of about 4.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Databricks first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

Cloudera and Databricks currently overlap in shared tags: AIプラットフォーム、Apache Spark、ビッグデータ、データエンジニアリング、データプラットフォーム、データウェアハウス、機械学習. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Cloudera's unique categories/tags are 企業ソリューション、分析、プラットフォーム、アパッチ・ハドゥープ、エンタープライズAI、ハイブリッドクラウド; Databricks's are 機械学習プラットフォーム、ビジネスインテリジェンス、データベース、ETL、生成AI、レイクハウス. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

Cloudera has no verified rating, 0 comments, 122 favorites, and 110 likes;Databricks has no verified rating, 0 comments, 135 favorites, and 126 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate Cloudera first

Put Cloudera on the priority trial list when the task aligns with “企業ソリューション” and especially 企業ソリューション、分析、プラットフォーム、アパッチ・ハドゥープ、エンタープライズAI、ハイブリッドクラウド. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Cloudera also currently records: pricing is paid, product type is website, 352.2K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Databricks first

Put Databricks on the priority trial list when the task aligns with “機械学習プラットフォーム” and especially 機械学習プラットフォーム、ビジネスインテリジェンス、データベース、ETL、生成AI、レイクハウス. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Databricks also currently records: pricing is freemium, product type is website, 5M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Cloudera and Databricks, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

比較 FAQ

How should I choose between Cloudera and Databricks?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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