DBMS > Apache Impala vs. atoti vs. Hawkular Metrics vs. HBase vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. atoti vs. Hawkular Metrics vs. HBase vs. Hive

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,59
Rang	#242	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,04
Rang	#374	Overall
	#38	Time Series DBMS

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.atoti.io

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

hbase.apache.org/book.html

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

ActiveViam

Community supported by Red Hat

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

2013

2014

2008

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.4, Jaenner 2021

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
Python
Ruby

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Python

nein

Coprocessors in Java

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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

alle anzeigen

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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28. November 2023, Risk.net

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5. Juni 2019, DevClass

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