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DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. H2 vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. H2 vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenH2  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankAnalytic DBMS für HadoopFull-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,47
Rang#110  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte8,33
Rang#46  Overall
#30  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.4d.comimpala.apache.orgwww.h2database.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.h2database.com/­html/­main.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler4D, IncApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaThomas MuellerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr1984201320052014
Aktuelle Versionv20, April 20234.1.0, Juni 20222.2.220, Juli 20233.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infodual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)Open 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++JavaScala
Server BetriebssystemeOS X
Windows
LinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92SQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
All languages supporting JDBC/ODBCJavaJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceJava Stored Procedures and User-Defined Functionsnein
Triggersjaneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorWith clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a databasekeine
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 ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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 ImpalaH2Spark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

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29. Juli 2021, iProgrammer

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

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28. November 2017, Datanami

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

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

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

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

bereitgestellt von Google News



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