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DBMS > Amazon Redshift vs. Impala

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Impala

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

Unsere Besucher vergleichen Amazon Redshift und Impala oft mit Hive, Spark SQL und Snowflake.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenImpala  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für Hadoop
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte22,16
Rang#32  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte16,94
Rang#37  Overall
#23  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.html
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Cloudera
Erscheinungsjahr20122013
Aktuelle Version3.4.0, April 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++
Server BetriebssystemegehostetLinux
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizeseingeschränktja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'nein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberos

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

DBHawk: Secure access to SQL, NoSQL and Cloud databases with an all-in-one solution.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftImpala
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Diyotta Launches Datom AI Enterprise Cloud Data Pipeline Tool
5. März 2021, Solutions Review

Cloud Data Warehouse Performance Testing – Gigaom
9. Februar 2021, Gigaom

AWS unveils three analytics capabilities to improve Amazon Redshift performance
3. Dezember 2020, Help Net Security

8 databases supporting in-database machine learning
17. Februar 2021, InfoWorld

Immuta Announces Record Annual Growth and Rising Market Share in DataOps Technology Market
3. März 2021, StreetInsider.com

bereitgestellt von Google News

Cloudera’s Impala brings Hadoop to SQL and BI
25. Oktober 2012, ZDNet

Cloudera's a data warehouse player now
28. August 2018, ZDNet

Cloudera says Impala is faster than Hive, which isn't saying much – Gigaom
13. Januar 2014, GigaOM

Pentaho adds Amazon Redshift, Cloudera Impala to stable of data sources
17. Februar 2015, SiliconANGLE

Man Busts Out of Google, Rebuilds Top-Secret Query Machine
24. Oktober 2012, Wired

bereitgestellt von Google News

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