Cloudera
기업 솔루션 · 352.2K 월 방문
Cloudera는 기업이 온프레미스에서 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 모든 환경에서 데이터를 관리하고 분석할 수 있도록 지원하는 하이브리드 데이터 플랫폼입니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 운영 데이터베이스 및 머신러닝을 위한 통합 도구 모음을 제공하여 대규모로 데이터 기반 의사 결정 및 AI 애플리케이션을 강화합니다.
VS
Databricks
머신러닝 플랫폼 · 5M 월 방문
Databricks는 데이터 웨어하우징과 데이터 레이크를 레이크하우스 아키텍처로 결합한 통합 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다. 기업이 단일 협업 플랫폼에서 데이터 엔지니어링 및 ETL부터 비즈니스 인텔리전스, 데이터 과학, 대규모 생성형 AI 애플리케이션에 이르기까지 전체 데이터 수명 주기를 관리할 수 있도록 지원합니다.
제품 개요
Cloudera 제품 개요
Cloudera는 기업이 온프레미스에서 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 모든 환경에서 데이터를 관리하고 분석할 수 있도록 지원하는 하이브리드 데이터 플랫폼입니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 운영 데이터베이스 및 머신러닝을 위한 통합 도구 모음을 제공하여 대규모로 데이터 기반 의사 결정 및 AI 애플리케이션을 강화합니다.
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Databricks 제품 개요
Databricks는 데이터 웨어하우징과 데이터 레이크를 레이크하우스 아키텍처로 결합한 통합 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다. 기업이 단일 협업 플랫폼에서 데이터 엔지니어링 및 ETL부터 비즈니스 인텔리전스, 데이터 과학, 대규모 생성형 AI 애플리케이션에 이르기까지 전체 데이터 수명 주기를 관리할 수 있도록 지원합니다.
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Detailed feature comparison
| Feature | Cloudera | Databricks |
|---|---|---|
| 주요 카테고리 | 기업 솔루션 | 머신러닝 플랫폼 |
| 등록일 | 2025-08-12 | 2025-08-12 |
| 가격 | 유료 | 프리미엄 |
| 공식 사이트 | www.cloudera.com | www.databricks.com |
| 제품 유형 | 웹사이트 | 웹사이트 |
| Performance data | ||
| 사용자 평점 | 확인되지 않음 | 확인되지 않음 |
| 댓글 | 0 | 0 |
| 월 방문 | 352.2K | 5M |
| 월 성장률 | 10.7% | -2.7% |
| 즐겨찾기 | 122 | 135 |
| Details | 상세 보기 | 상세 보기 |
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
월 방문
352.2K
평균 방문 시간
5:40
방문당 페이지
5.66
이탈률
40.08%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 444.6K 월 방문
- 2026/1: 369.4K 월 방문
- 2026/2: 285.1K 월 방문
- 2026/3: 297.1K 월 방문
- 2026/4: 318.1K 월 방문
- 2026/5: 352.2K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 40.81% | 143.8K |
| 🇸🇦Saudi Arabia | 26.53% | 93.5K |
| 🇮🇳India | 17.41% | 61.3K |
| 🇭🇺Hungary | 9.53% | 33.6K |
| 🇧🇷Brazil | 5.72% | 20.1K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 87.47% | 308.1K |
| 리퍼럴 | 9.3% | 32.8K |
| 이메일 | 3.23% | 11.4K |
검색 키워드
cloud aiclouderacloudera careersdata bricksdatabricks
Databricks monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
5M
평균 방문 시간
11:35
방문당 페이지
15.84
이탈률
29.58%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 4.9M 월 방문
- 2026/1: 4.9M 월 방문
- 2026/2: 4.6M 월 방문
- 2026/3: 5.3M 월 방문
- 2026/4: 5.1M 월 방문
- 2026/5: 5M 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 55.22% | 2.8M |
| 🇮🇳India | 28.18% | 1.4M |
| 🇬🇧United Kingdom | 8.15% | 408.1K |
| 🇨🇦Canada | 4.31% | 215.8K |
| 🇧🇷Brazil | 4.14% | 207.3K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 83.28% | 4.2M |
| 리퍼럴 | 13.02% | 652K |
| 이메일 | 3.7% | 185.3K |
검색 키워드
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
기업 솔루션
분석
플랫폼
Databricks Core features
머신러닝 플랫폼
비즈니스 인텔리전스
데이터베이스
Use cases
Cloudera Use cases
AI 플랫폼
아파치 스파크
빅데이터
데이터 엔지니어링
데이터 플랫폼
데이터 웨어하우스
기계 학습
아파치 하둡
기업 AI
하이브리드 클라우드
Databricks Use cases
AI 플랫폼
아파치 스파크
빅데이터
데이터 엔지니어링
데이터 플랫폼
데이터 웨어하우스
기계 학습
비즈니스 인텔리전스
ETL
생성형 AI
레이크하우스
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 “기업 솔루션”, while Databricks is primarily listed under “머신러닝 플랫폼”, 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: 기업 솔루션; Databricks: 머신러닝 플랫폼); 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 플랫폼, 아파치 스파크, 빅데이터, 데이터 엔지니어링, 데이터 플랫폼, 데이터 웨어하우스 및 기계 학습. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Cloudera's unique categories/tags are 기업 솔루션, 분석, 플랫폼, 아파치 하둡, 기업 AI 및 하이브리드 클라우드; Databricks's are 머신러닝 플랫폼, 비즈니스 인텔리전스, 데이터베이스, ETL, 생성형 AI 및 레이크하우스. 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 “기업 솔루션” and especially 기업 솔루션, 분석, 플랫폼, 아파치 하둡, 기업 AI 및 하이브리드 클라우드. 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 “머신러닝 플랫폼” and especially 머신러닝 플랫폼, 비즈니스 인텔리전스, 데이터베이스, ETL, 생성형 AI 및 레이크하우스. 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.
비교 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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