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DBMS > Apache Impala vs. GeoMesa vs. Hive vs. TDengine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GeoMesa vs. Hive vs. TDengine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenTDengine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopTime Series DBMS and big data platform
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSpatial DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte2,68
Rang#106  Overall
#9  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.geomesa.orghive.apache.orggithub.com/­taosdata/­TDengine
tdengine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.tdengine.com
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaCCRi und AndereApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltTDEngine, previously Taos Data
Erscheinungsjahr2013201420122019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.0.0, Mai 20243.1.3, April 20223.0, August 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache License 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL V3, also commercial editions available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ScalaJavaC
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statementsStandard SQL with extensions for time-series applications
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersneinneinneinyes, via alarm monitoring
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingabhängig von Storage layerShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorabhängig von Storage layerfrei wählbarer Replikationsfaktorja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistencyabhängig von Storage layerEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
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 haltenneinabhängig von Storage layer
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollenyes
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaGeoMesaHiveTDengine
Specific characteristicsTDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr
Competitive advantagesHigh Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr
Typical application scenariosTDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr
Market metricsTDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr
Licensing and pricing modelsTDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr
Neuigkeiten

Streamlining Time-Series Data Management with TDengine’s PostgreSQL Connector
12. Juni 2024

Enhancing IoT and Industrial Data Management with TDengine’s MySQL Connector
12. Juni 2024

Comprehensive Comparison Between TDengine and MongoDB
6. Juni 2024

Comprehensive Comparison Between TDengine and TimescaleDB
5. Juni 2024

Mastering Memory Leak Detection in TDengine
31. Mai 2024

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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaGeoMesaHiveTDengine
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

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

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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

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TDengine named Top Global Industrial Data Management Solution
4. Januar 2024, IT Brief Australia

TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments
20. September 2022, SiliconANGLE News

New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB
28. Februar 2023, Yahoo Finance

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML platform in the world India - English
3. November 2022, PR Newswire

bereitgestellt von Google News



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