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DBMS > Apache Impala vs. DolphinDB vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DolphinDB vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopDolphinDB 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.Large scale data warehouse service with append-only tablesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.dolphindb.comcloud.google.com/­bigqueryspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaDolphinDB, IncGoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013201820102014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022v2.00.4, January 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infofree community version availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++Scala
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
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, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languagejaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejabenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale Partitionierungkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjanein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtnein
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 haltenneinjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAdministrators, Users, GroupsZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)nein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaDolphinDBGoogle BigQuerySpark SQL
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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

Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
22. Dezember 2021, CIO

Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments
11. Oktober 2022, Ledger Insights

Google’s Logica language addresses SQL’s flaws
15. April 2021, InfoWorld

Google Cloud Platform breaks through with big enterprises, signs up Disney and others
23. März 2016, ZDNet

Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
14. Januar 2021, Towards Data Science

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, 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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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