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DBMS > Apache Impala vs. Bangdb vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Bangdb vs. OrigoDB vs. Spark SQL

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NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBangdb  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopConverged and high performance database for device data, events, time series, document and graphA fully ACID in-memory object graph databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Time Series DBMS
Document Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#347  Overall
#47  Document Stores
#34  Graph DBMS
#31  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#53  Document Stores
#20  Object oriented DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgbangdb.comorigodb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.bangdb.comorigodb.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSachin Sinha, BangDBRobert Friberg et alApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201320122009 infounder the name LiveDB2014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022BangDB 2.0, October 20213.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoBSD 3Open SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, C++C#Scala
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejayes: string, long, double, int, geospatial, stream, eventsUser defined using .NET types and collectionsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infocan be achieved using .NETnein
Sekundärindizesjaja infosecondary, composite, nested, reverse, geospatialjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL like support with command line toolneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
.NET Client API
HTTP API
LINQ
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Java
Python
.NetJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinjanein
Triggersneinyes, Notifications (with Streaming only)ja infoDomain Eventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithmhorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorselectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyTunable consistency, set CAP knob accordingly
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneindepending on modelnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, optimistic concurrency controljaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, implements WAL (Write ahead log) as wellja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinyes, run db with in-memory only modejanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosyes (enterprise version only)Role based authorizationnein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaBangdbOrigoDBSpark SQL
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 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

bereitgestellt von Google News

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

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News



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