DB-EnginesExtremeDB for everyone with an RTOSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Amazon SimpleDB vs. Apache Impala vs. LeanXcale vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Apache Impala vs. LeanXcale vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreAnalytic DBMS für HadoopA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,88
Rang#133  Overall
#23  Key-Value Stores
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,36
Rang#280  Overall
#40  Key-Value Stores
#129  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbimpala.apache.orgwww.leanxcale.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbimpala.apache.org/­impala-docs.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaLeanXcaleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2007201320152014
Aktuelle Version4.1.0, 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 verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja infothrough Apache DerbySQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBCC
Java
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenneinACIDnein
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 haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosnein

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 SimpleDBApache ImpalaLeanXcaleSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

A Place for Everything – Amazon SimpleDB
14. Dezember 2007, AWS Blog

Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ...
12. November 2013, TechCrunch

Hands-on Tutorial for Getting Started with Amazon SimpleDB
28. Mai 2010, Packt Hub

An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book]
22. September 2018, oreilly.com

Amazon SimpleDB Management in Eclipse
22. Juli 2009, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, 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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

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

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

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

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

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

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

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt