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DBMS > Apache Impala vs. Greenplum vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Greenplum vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn oriented
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
Document Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte8,37
Rang#48  Overall
#30  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orggreenplum.orghive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.greenplum.orgcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaPivotal Software Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoft
Erscheinungsjahr2013200520122019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.0.0, September 20233.1.3, April 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemeLinuxLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostet
DatenschemajajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoseit Version 4.2ja
Sekundärindizesjajajaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
Java
Perl
Python
R
C++
Java
PHP
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersneinjaneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
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 haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAzure Active Directory Authentication

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 ImpalaGreenplumHiveMicrosoft Azure Data Explorer
DB-Engines Blog Posts

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

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