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DBMS > Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,08
Rang#41  Overall
#25  Relational DBMS
Punkte2,91
Rang#93  Overall
#15  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,07
Rang#345  Overall
#31  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigtablegithub.com/­sitewhere/­sitewhere
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docssitewhere1.sitewhere.io/­index.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleSiteWhere
Erscheinungsjahr201320152010
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreivordefiniertes Schema
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf HBase
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

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

Building a Large-scale Transactional Data Lake at Uber Using Apache Hudi
9. Juni 2020, Uber

Apache Iceberg Changes Everything: What's Underneath?
28. August 2023, Spiceworks News and Insights

How do I create a Kudu table via SQL?
10. April 2017, oreilly.com

Query your (big) data with the power of Python, Dask, and SQL
7. Dezember 2020, Towards Data Science

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Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
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Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google Cloud expands its database portfolio with new AI capabilities
1. August 2024, TechCrunch

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1. August 2024, The New Stack

Google Gets Rid of Fees To Transfer Data Out of Cloud Platform
12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

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SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

Top Open-Source Tools for IoT Development in 2024
5. September 2024, Analytics Insight

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