DBMS > Apache Drill vs. Hive vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hive vs. OrigoDB

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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 fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

drill.apache.org

hive.apache.org

origodb.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

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

origodb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2012

2009

under the name LiveDB

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

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

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

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

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
PHP
Python

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

depending on model

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

Write ahead log

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

Role based authorization

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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23. September 2019, Towards Data Science

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11. April 2016, The New Stack

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30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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1. Mai 2024, MyChesCo

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