DBMS > Apache Impala vs. GeoMesa vs. Kuzu

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GeoMesa vs. Kuzu

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

An embeddable property Graph DBMS built for query speed and scalability

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	10,39
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#215	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,02
Rang	#374	Overall
	#40	Graph DBMS

Website

impala.apache.org

www.geomesa.org

kuzudb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

docs.kuzudb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CCRi und Andere

Erscheinungsjahr

2013

2014

2022

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0.1, Juli 2024

0.4.2, May 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MIT license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
Cypher Query Language

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
JavaScript
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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28. November 2017, SDTimes.com

Tabular, the vendor-neutral data store based on Apache Iceberg, raises $26M in funding
19. September 2023, SiliconANGLE News

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28. August 2023, Spiceworks News and Insights

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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24. Juni 2022, InfoWorld

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