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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hive vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Drill  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungSchema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud StorageData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,28
Rang#119  Overall
#23  Document Stores
#56  Relational DBMS
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitedrill.apache.orghive.apache.orgspark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdrill.apache.org/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software FoundationApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2012201220142014
Aktuelle Version1.20.3, Jaenner 20233.1.3, April 20223.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL SELECT statement is SQL:2003 compliantSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++C++
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenDepending on the underlying data sourcejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenDepending on the underlying data sourceneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleDepending on the underlying data sourceZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
Apache DrillHiveSpark SQLTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

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

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

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

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

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