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DBMS > Apache Impala vs. InfinityDB vs. IRONdb vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. InfinityDB vs. IRONdb vs. Spark SQL

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NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenInfinityDB  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopA Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interfaceA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicitySpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value StoreTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#378  Overall
#57  Key-Value Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgboilerbay.comwww.circonus.com/solutions/time-series-database/spark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlboilerbay.com/­infinitydb/­manualdocs.circonus.com/irondb/category/getting-startedspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaBoiler Bay Inc.Circonus LLC.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013200220172014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20224.0V0.10.20, January 20183.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
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++JavaC und C++Scala
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajaja infonested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgradeschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infoall Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arraysja infotext, numeric, histogramsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjanein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capabilityneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/­docs/­ItemSpaceDataStructures.htm)
HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinyes, in Luanein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineAutomatic, metric affinity per nodeyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeineconfigurable replication factor, datacenter awarekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency infoREAD-COMMITTED or SERIALIZEDImmediate consistency per node, eventual consistency across nodes
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capabilityneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infoOptimistic locking for transactions; no isolation for bulk loadsneinnein
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 haltenneinneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosneinneinnein

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 ImpalaInfinityDBIRONdbSpark SQL
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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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News



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