DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. Hawkular Metrics vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. Hawkular Metrics vs. JaguarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	EJDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	JaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Document Store	Time Series DBMS	Key-Value Store Vektor 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 0,31 Rang #296   Overall #44   Document Stores	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 0,06 Rang #381   Overall #59   Key-Value Stores #15   Vektor DBMS
Website	impala.apache.org	github.com/­Softmotions/­ejdb	www.hawkular.org	www.jaguardb.com
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	github.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.md	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	www.jaguardb.com/­support.html
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Softmotions	Community supported by Red Hat	DataJaguar, Inc.
Erscheinungsjahr	2013	2012	2014	2015
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022			3.3 July 2023
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source GPLv2	Open Source Apache 2.0	Open Source GPL V3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	C	Java	C++ the server part. Clients available in other languages
Server Betriebssysteme	Linux	serverlos	Linux OS X Windows	Linux
Datenschema	ja	schemafrei	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja string, integer, double, bool, date, object_id	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	nein	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	nein	nein	A subset of ANSI SQL is implemented but no views, foreign keys, triggers
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	In-process Library	HTTP REST	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	Actionscript C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Lua Objective-C Pike Python Ruby	Go Java Python Ruby	C C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	nein	nein	nein
Triggers	nein	nein	ja via Hawkular Alerting	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	Sharding basierend auf Cassandra	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	keine	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	Multi-Source Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency		Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja Read/Write Locking	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	nein	nein	Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts
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 Impala	EJDB	Hawkular Metrics	JaguarDB
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 bereitgestellt von Google News		Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News

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