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DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. BigchainDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. BigchainDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankAnalytic DBMS für HadoopBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,58
Rang#108  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.4d.comimpala.apache.orgwww.bigchaindb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comimpala.apache.org/­impala-docs.htmlbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler4D, IncApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software Foundation
Erscheinungsjahr1984201320162014
Aktuelle Versionv20, April 20234.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL v3Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++PythonScala
Server BetriebssystemeOS X
Windows
LinuxLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92SQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
JDBC
ODBC
CLI Client
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
All languages supporting JDBC/ODBCGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes,with MongoDB ord RethinkDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosyesnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
4D infofrüherer Name: 4th DimensionApache ImpalaBigchainDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News



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