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DBMS > Apache Hive vs. Apache Spark (SQL) vs. Firebase Realtime Database

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Apache Spark (SQL) vs. Firebase Realtime Database

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Hive  Xaus Vergleich ausschliessenApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte53,09
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte17,39
Rang#32  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte13,06
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Websitehive.apache.orgspark.apache.org/­sqlfirebase.google.com/­products/­realtime-database
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlfirebase.google.com/­docs/­database
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software FoundationGoogle infoacquired by Google 2014
Erscheinungsjahr201220142012
Aktuelle Version3.1.3, April 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScala
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
gehostet
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Java
JavaScript
Objective-C
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinlimited functionality with using 'rules'
TriggersneinneinCallbacks are triggered when data changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollenneinyes, based on authentication and database rules

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
Apache HiveApache Spark (SQL)Firebase Realtime Database
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

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11. November 2024, SiliconANGLE News

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore federation
10. Juni 2024, AWS Blog

Pinot for Low-Latency Offline Table Analytics
29. August 2024, Uber

Must-Know Techniques for Handling Big Data in Hive
14. August 2024, Towards Data Science

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Read and write S3 Iceberg table using AWS Glue Iceberg Rest Catalog from Open Source Apache Spark
4. Dezember 2024, AWS Blog

Top 80+ Apache Spark Interview Questions and Answers for 2025
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Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to Choose
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