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DBMS > Apache Impala vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Teradata Aster vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Teradata Aster vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessenYottaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareFully vectorized database across both GPUs and CPUsPlatform for big data analytics on multistructured data sources and typesA fast and solid embedded Key-value store
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMSSpatial DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMS infousing the Octo plugin
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte1,77
Rang#141  Overall
#65  Relational DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte0,20
Rang#317  Overall
#47  Key-Value Stores
Websiteimpala.apache.orggithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
www.kinetica.comyottadb.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.heavy.aidocs.kinetica.comyottadb.com/­resources/­documentation
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHEAVY.AI, Inc.KineticaTeradataYottaDB, LLC
Erscheinungsjahr20132016201220052001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.10, Jänner 20227.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++ and CUDAC, C++C
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinuxLinuxDocker
Linux
DatenschemajajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Storeschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja infoin Aster File Storenein
Sekundärindizesjaneinjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statementsjaby using the Octo plugin
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
Vega
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
PostgreSQL wire protocol infousing the Octo plugin
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Java
Python
R
C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinbenutzerdefinierte FunktionenR packages
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoRound robinShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source ReplikationSource-Replica Replikationja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.ja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinja infoSQL Map-Reduce Frameworknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACIDoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infoGPU vRAM or System RAMneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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
Apache ImpalaHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022KineticaTeradata AsterYottaDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

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

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Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, businesswire.com

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
22. März 2024, Geospatial World

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Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon
23. Mai 2014, Northwestern Engineering

Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store
8. Oktober 2013, ZDNet

Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business
22. September 2011, PR Newswire

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster
12. September 2016, RCR Wireless News

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