DBMS > Apache Drill vs. Hive vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hive vs. OpenTSDB

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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

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

drill.apache.org

hive.apache.org

opentsdb.net

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

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

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2012

2011

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

LGPL

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
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
PHP
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
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Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
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Apache Drill improves big data SQL query engine
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Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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

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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Data Engineering in 2024: Predictions For Data Lakes and The Serving Layer
23. Januar 2024, Datanami

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

Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024
15. Februar 2024, Simplilearn

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, ibm.com

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Pinterest Switches from OpenTSDB to Their Own Time Series Database
16. September 2018, InfoQ.com

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, O'Reilly Media

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