DBMS > Apache Hive vs. Valentina Server vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Valentina Server vs. YTsaurus

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Object-relational database and reports server

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

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

Punkte	53,09
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#142	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#325	Overall
	#46	Document Stores
	#46	Key-Value Stores

Website

hive.apache.org

www.valentina-db.net

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Paradigma Software

Yandex

Erscheinungsjahr

2012

1999

2023

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache License, Version 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Ubuntu

Datenschema

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

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

C++
Go
Java
JavaScript
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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists

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

The Chaos of Catalogs
7. Dezember 2024, substack.com

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

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, ibm.com

bereitgestellt von Google News

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk