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DBMS > Apache Impala vs. FatDB vs. Hawkular Metrics vs. Milvus vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. FatDB vs. Hawkular Metrics vs. Milvus vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  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 HadoopEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSVektor DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.hawkular.orgmilvus.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidemilvus.io/­docs/­overview.mdspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaFatCloudCommunity supported by Red HatApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20132012201420192014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20222.3.4, Jänner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0
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.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++C#JavaC++, GoScala
Server BetriebssystemeLinuxWindowsLinux
OS X
Windows
Linux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaVector, Numeric and Stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP RESTRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#Go
Java
Python
Ruby
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersneinja infoÃœber Applikationenja infovia Hawkular Alertingneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf CassandraShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinRole based access control and fine grained access rightsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaFatDBHawkular MetricsMilvusSpark SQL
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaFatDBHawkular MetricsMilvusSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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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

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

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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
31. Januar 2024, SitePoint

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, IBM

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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