DBMS > Apache Drill vs. Apache Hive vs. Dolt

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Hive vs. Dolt

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	1,89
Rang	#122	Overall
	#22	Document Stores
	#58	Relational DBMS

Punkte	75,77
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,60
Rang	#232	Overall
	#106	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

hive.apache.org

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.dolthub.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

DoltHub Inc

Erscheinungsjahr

2012

2018

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

CLI Client
HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
PHP
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

yes

currently in alpha release

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill vs. Apache Spark – Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, theserverside.com

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

MapR Bolsters Hadoop Distro with Apache Drill for SQL-Based Big Data Analytics
22. Mai 2015, Visual Studio Magazine

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

Design patterns for implementing Hive Metastore for Amazon EMR on EKS
28. Februar 2025, Amazon Web Services

Hive Tutorial: Working with Data in Hadoop
2. April 2025, Simplilearn.com

What Is Apache Iceberg?
18. Dezember 2024, IBM

Mastering Hadoop, Part 3: Hadoop Ecosystem: Get the most out of your cluster
14. März 2025, Towards Data Science

Sparkle: Standardizing Modular ETL at Uber
15. August 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

An open-source data storage and visualization platform for collaborative qubit control
30. September 2024, Nature

Top 100+ Essential Data Science Tools & Repos: Streamline Your Workflow Today!
17. Oktober 2024, Packt

7 Modern SQL Databases You Must Know in 2024
28. Juni 2024, KDnuggets

Git-for-Data, Version-Controlled Database Dolt Gets PostgreSQL-Flavor
25. November 2023, infoq.com

Radar Trends to Watch: July 2022
5. Juli 2022, O'Reilly Media

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