DBMS > Apache Impala vs. HarperDB vs. RDF4J vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. HarperDB vs. RDF4J vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

HarperDB takes the "stack" out of "tech stack" by combining an ultra-fast document-style data store, in-memory cache, real-time message broker, and your application components into a single distributed technology.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,55
Rang	#243	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

impala.apache.org

www.harperdb.io

rdf4j.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.harperdb.io/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

HarperDB

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2017

2004

2009

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free community edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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++

Node.js

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

dynamic schema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like data manipulation statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Custom Functions

since release 3.1

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

the nodes on which a table resides can be defined

keine

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of specific operations

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

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

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

bereitgestellt von Google News

HarperDB Attracts Significant Growth Investment from Serent Capital
12. Juni 2024, Business Wire

Defense Innovation Unit Issues Success Memo to HarperDB for its Common Operation Database Prototype
11. September 2024, PR Newswire

DoD Successfully Deploys Commercial AI Solutions for COD Project
10. September 2024, Defense Innovation Unit

Wilson Sonsini Advises Serent Capital on Significant Growth Investment in HarperDB
17. Juni 2024, Wilson Sonsini

HarperDB Receives Growth Investment from Serent Capital
12. Juni 2024, FinSMEs

bereitgestellt von Google News

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