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DBMS > Apache Impala vs. BigObject vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BigObject vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenDocument Store
Key-Value Store
Wide Column Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,63
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,13
Rang#329  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte3,55
Rang#80  Overall
#6  Wide Column Stores
Websiteimpala.apache.orgbigobject.ioazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.bigobject.io
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaBigObject, Inc.FatCloudMicrosoft
Erscheinungsjahr2013201520122012
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C#
Server BetriebssystemeLinuxLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windowsgehostet
Datenschemajajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsnein infoÃœber Integration mit SQL Servernein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceLuaja infoÃœber Applikationennein
Triggersneinneinja infoÃœber Applikationennein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeinefrei wählbarer Replikationsfaktorja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencykeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
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 Kerberosneinnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights based on private key authentication or shared access signatures

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 ImpalaBigObjectFatDBMicrosoft Azure Table Storage
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

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

How to use Azure Table storage in .Net
10. Juli 2024, InfoWorld

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
23. Juli 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage
5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

bereitgestellt von Google News



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