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DBMS > Apache Hive vs. Badger vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Badger vs. Google Cloud Bigtable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Hive  Xaus Vergleich ausschliessenBadger  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value StoreKey-Value Store
Wide Column Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte70,08
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,23
Rang#302  Overall
#45  Key-Value Stores
Punkte2,67
Rang#95  Overall
#15  Key-Value Stores
#6  Wide Column Stores
Websitehive.apache.orggithub.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homegodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtable/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltDGraph LabsGoogle
Erscheinungsjahr201220172015
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
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.
ImplementierungsspracheJavaGo
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
gehostet
Datenschemajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
GoC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencykeineImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinAtomic single-row operations
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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 HiveBadgerGoogle Cloud Bigtable
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Mastering Hadoop, Part 3: Hadoop Ecosystem: Get the most out of your cluster
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Pinot for Low-Latency Offline Table Analytics
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Presto SQL + S3 Data + Superset = Data Lake
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Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
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Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
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Google Cloud expands its database portfolio with new AI capabilities
1. August 2024, TechCrunch

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Figure 4. Ingest performance vs. number of ingest processors of...
21. November 2024, ResearchGate

Google Launches Bigtable, A Big Managed Database In The Cloud
6. Mai 2015, Forbes

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