DBMS > Apache Impala vs. Databricks vs. HBase vs. RDF4J vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Databricks vs. HBase vs. RDF4J vs. Sequoiadb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Wide Column Store

RDF Store

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.databricks.com

hbase.apache.org/book.html

rdf4j.org/documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Databricks

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2008

2004

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Python
R
Scala

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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

alle anzeigen

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