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DBMS > Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. etcd vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. etcd vs. Hive

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenetcd  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessen
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopHighly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networksDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.A distributed reliable key-value storeData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSKey-Value StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte7,03
Rang#54  Overall
#5  Key-Value Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorywww.dolphindb.cometcd.io
github.com/­etcd-io/­etcd
hive.apache.org
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmletcd.io/­docs
github.com/­etcd-io/­etcd/­tree/­master/­Documentation
cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaAtos Convergence CreatorsDolphinDB, IncApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickelt
Erscheinungsjahr2013201620182012
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221703v2.00.4, January 20223.4, August 20193.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC++GoJava
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinux
Windows
FreeBSD
Linux
Windows infoexperimental
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
DatenschemajaSchema and schema-less with LDAP viewsjaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaoptionaljaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinnein
Sekundärindizesjajajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
LDAPJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
gRPC
JSON over HTTP
JDBC
ODBC
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages with LDAP bindingsC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl
C++
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinjaneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersneinjaneinyes, watching key changesnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infocell divisionhorizontale PartitionierungSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjajaUsing Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.frei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic execution of specific operationsjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosLDAP bind authenticationAdministrators, Users, GroupsneinZugriffsrechte 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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaAtos Standard Common RepositoryDolphinDBetcdHive
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Apache Impala becomes Top-Level Project
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Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
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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

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Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof?
10. Februar 2024, Atos

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Monitor Amazon EKS Control Plane metrics using AWS Open Source monitoring services | Amazon Web Services
12. Oktober 2023, AWS Blog

Apache APISIX Without etcd?
27. Juli 2023, hackernoon.com

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5. April 2024, Mint

Killing a market, softly: How an RBI communique could end India's thriving ETCD market
7. April 2024, The Economic Times

ETCD directives don't go well with RBI's stellar reputation
14. April 2024, Business Standard

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Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
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ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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