DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Amazon Neptune vs. Netezza vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Netezza vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,58
Rang#112  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­neptunewww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720002014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemegehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjanein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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
Amazon NeptuneNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Uncover hidden connections in unstructured financial data with Amazon Bedrock and Amazon Neptune | Amazon Web ...
17. April 2024, AWS Blog

Unleashing the power of Graphs: operating 5G networks with GNN and generative AI on AWS | Amazon Web Services
23. April 2024, AWS Blog

Analyze large amounts of graph data to get insights and find trends with Amazon Neptune Analytics | Amazon Web ...
29. November 2023, AWS Blog

Amazon Neptune Analytics is now generally available
29. November 2023, AWS Blog

Amazon Neptune announces support for data APIs in the AWS SDK
22. Februar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

bereitgestellt von Google News

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

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

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

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

AllegroGraph logo

Graph Database Leader for AI Knowledge Graph Applications - The Most Secure Graph Database Available.
Free Download

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Ontotext logo

GraphDB allows you to link diverse data, index it for semantic search and enrich it via text analysis to build big knowledge graphs. Get it free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt