DBMS > Apache Hive vs. Databricks vs. Microsoft Azure AI Search

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Databricks vs. Microsoft Azure AI Search

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Search-as-a-service for web and mobile app development

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	75,77
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	102,66
Rang	#12	Overall
	#2	Document Stores
	#8	Relational DBMS

Punkte	5,28
Rang	#61	Overall
	#7	Suchmaschinen

Website

hive.apache.org

www.databricks.com

azure.microsoft.com/en-us/services/search

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Databricks

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2013

2015

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Implicit feature of the cloud service

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

using Azure authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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