DBMS > Apache Hive vs. SvectorDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. SvectorDB

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Unsere Besucher vergleichen Apache Hive und SvectorDB oft mit Databricks, SQLite und Redis.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Serverless cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	72,65
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#21	Vektor DBMS

Website

hive.apache.org

svectordb.com

Technische Dokumentation

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

www.svectordb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

SvectorDB

Erscheinungsjahr

2012

2023

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

serverlos

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, vector

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

OpenAPI 3.0, RESTful HTTP API, Python SDK, JavaScript / TypeScript SDK

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Design patterns for implementing Hive Metastore for Amazon EMR on EKS
28. Februar 2025, Amazon Web Services (AWS)

Hive Tutorial: Working with Data in Hadoop
2. April 2025, Simplilearn.com

What Is Apache Iceberg?
18. Dezember 2024, IBM

Mastering Hadoop, Part 3: Hadoop Ecosystem: Get the most out of your cluster
14. März 2025, Towards Data Science

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

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