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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. FatDB vs. H2 vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenH2  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Document Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte8,13
Rang#49  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.h2database.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designwww.h2database.com/­html/­main.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsFatCloudThomas MuellerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201220052014
Aktuelle Version29.0.1, April 20242.2.220, Juli 20233.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellOpen Source infodual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)Open 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.
ImplementierungsspracheJavaC#JavaScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
WindowsAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedschemafreijaja
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
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingnein infoÃœber Integration mit SQL ServerjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
C#JavaJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoÃœber ApplikationenJava Stored Procedures and User-Defined Functionsnein
Triggersneinja infoÃœber Applikationenjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Enginesfrei wählbarer ReplikationsfaktorWith clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a databasekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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 DruidFatDBH2Spark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
26. Januar 2024, Datanami

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

Imply Data gives Apache Druid schema auto-discover capability
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, Business Wire

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Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

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

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

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