DBMS > Apache Impala vs. Apache Kylin vs. ArcadeDB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Kylin vs. ArcadeDB vs. SpatiaLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,14
Rang	#171	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#374	Overall
	#52	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#56	Key-Value Stores
	#38	Time Series DBMS

Punkte	1,56
Rang	#142	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

impala.apache.org

kylin.apache.org

arcadedb.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

kylin.apache.org/docs

docs.arcadedb.com

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Arcade Data

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2013

2015

2021

2008

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.1.0, Juli 2020

September 2021

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Datenschema

schemafrei

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like query language, no joins

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

relationship in graphs

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Overhauling Apache Kylin for the cloud
18. November 2021, InfoWorld

Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance
9. Oktober 2023, hackernoon.com

eBay’s Kylin Becomes a Top-Level Apache Open Source Project
9. Dezember 2015, eBay Inc.

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support
10. August 2021, Blocks & Files

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP
9. November 2022, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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