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DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. OpenMLDB vs. Sequoiadb vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. OpenMLDB vs. Sequoiadb vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenOpenMLDB  Xaus Vergleich ausschliessenSequoiadb  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inferenceNewSQL database with distributed OLTP and SQLOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreTime Series DBMSDocument Store
Relational DBMS
Relational 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
Punkte0,27
Rang#297  Overall
#44  Document Stores
Punkte0,02
Rang#367  Overall
#37  Time Series DBMS
Punkte0,45
Rang#261  Overall
#41  Document Stores
#122  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orggithub.com/­Softmotions/­ejdbopenmldb.aiwww.sequoiadb.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mdopenmldb.ai/­docs/­zh/­mainwww.sequoiadb.com/­en/­index.php?m=Files&a=indexsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSoftmotions4 Paradigm Inc.Sequoiadb Ltd.Splice Machine
Erscheinungsjahr20132012202020132014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20222024-2 February 20243.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGPLv2Open SourceOpen Source infoServer: AGPL; Client: Apache V2Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++CC++, Java, ScalaC++Java
Server BetriebssystemeLinuxserverlosLinuxLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
DatenschemajaschemafreiFixed schemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infostring, integer, double, bool, date, object_idjaja infooid, date, timestamp, binary, regexja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinjaSQL-like query languageja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
In-process LibraryJDBC
SQLAlchemy
Proprietäres Protokoll basierend auf JSONJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCActionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
C++
Go
Java
Python
Scala
.Net
C++
Java
PHP
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceneinneinJavaScriptja infoJava
Triggersneinneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinehorizontal partitioningShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineSource-Replica ReplikationSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinwährend einer Transaktion wird das Dokument gesperrtACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/Write Lockingjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosneinfine grained access rights according to SQL-standardeinfacher Passwort-basierter ZugriffsschutzAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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 ImpalaEJDBOpenMLDBSequoiadbSplice Machine
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

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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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