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DBMS > Amazon Redshift vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Spark SQL

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

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte22,41
Rang#29  Overall
#17  Relational DBMS
Punkte18,40
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr20122014
Aktuelle Version3.0.0, Juni 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheCScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
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
Sekundärindizeseingeschränktnein
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/ODBCJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate 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-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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftSpark SQL
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

The fundamental issues with Amazon Redshift
30. Juni 2020, ITProPortal

AWS Overhauls Redshift, Amid Latency Complaints
4. Juni 2020, Computer Business Review

Moovit embraces data lake architecture by extending their Amazon Redshift cluster to analyze billions of data points every day
24. Juni 2020, idk.dev

Best practices for Amazon Redshift Federated Query
16. Juni 2020, idk.dev

Infoworks DataFoundry Adds Amazon Redshift Support
18. Juni 2020, Business Wire

bereitgestellt von Google News

Spark 3.0 Brings Big SQL Speed-Up, Better Python Hooks
25. Juni 2020, Datanami

Spark 3 Improves Python and SQL Support
22. Juni 2020, iProgrammer

Databricks Cranks Delta Lake Performance, Nabs Redash for SQL Viz
24. Juni 2020, Datanami

Spark 3.0 changes gears with adaptive query execution and GPU help
23. Juni 2020, DevClass

news digest: Apache Spark 3.0 released, OpenAPI 3.1.0 RC0, Pinpoint Agile ceremonies - SD Times
19. Juni 2020, SDTimes.com

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