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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenLinter  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankAnalytic DBMS für HadoopRDBMS for high security requirementsSpark 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
Punkte2,58
Rang#108  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#346  Overall
#152  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.4d.comimpala.apache.orglinter.ruspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comimpala.apache.org/­impala-docs.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler4D, IncApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Clouderarelex.ruApache Software Foundation
Erscheinungsjahr1984201319902014
Aktuelle Versionv20, April 20234.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen 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++C und C++Scala
Server BetriebssystemeOS X
Windows
LinuxAIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows
Linux
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
ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
All languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceja infoproprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQLnein
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 ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeine
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 Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
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 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 ImpalaLinterSpark 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

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28. November 2017, SDTimes.com

StarRocks Brings Speedy OLAP Database to the Cloud
14. Juli 2022, 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

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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

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

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

bereitgestellt von Google News



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