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DBMS > Apache Impala vs. Hypertable vs. RavenDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Hypertable vs. RavenDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenRavenDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopOpen Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document DatabaseOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSWide Column StoreDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreGraph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,92
Rang#101  Overall
#18  Document Stores
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgravendb.netsplicemachine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlravendb.net/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHypertable Inc.Hibernating RhinosSplice Machine
Erscheinungsjahr2013200920102014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20220.9.8.11, Maerz 20165.4, Juli 20223.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoAGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++C#Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (RQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
C++ API
Thrift
.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinjaja infoJava
Triggersneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorwählbarer Replikationsfaktor auf FilesystemebeneMulti-Source ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjajaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyDefault ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID, Cluster-wide transaction availableACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosneinAuthorization levels configured per client per databaseAccess rights for users, groups and roles according to 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
Apache ImpalaHypertableRavenDBSplice Machine
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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

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

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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SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

The Collective: A Look At The Star Trek Terran Empire XP Hypersuite
6. Juli 2009, TrekMovie

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RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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