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DBMS > Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. Greenplum vs. Hive vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. Greenplum vs. Hive vs. Ultipa

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenUltipa  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 networksAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopHigh performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#330  Overall
#30  Graph DBMS
Websiteimpala.apache.orgatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorygreenplum.orghive.apache.orgwww.ultipa.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.greenplum.orgcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.ultipa.com/­document
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaAtos Convergence CreatorsPivotal Software Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltUltipa
Erscheinungsjahr20132016200520122019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 202217037.0.0, September 20233.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2kommerziell
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++JavaJava
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VM
DatenschemajaSchema and schema-less with LDAP viewsjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaoptionaljaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoseit Version 4.2
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
LDAPJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages with LDAP bindingsC
Java
Perl
Python
R
C++
Java
PHP
Python
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinjaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersneinjajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infocell divisionShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjaSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic execution of specific operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosLDAP bind authenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte 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
Apache ImpalaAtos Standard Common RepositoryGreenplumHiveUltipa
DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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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1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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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High-performance computing's role in real-time graph analytics - DataScienceCentral.com
30. Januar 2024, Data Science Central

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