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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Ignite vs. OpenMLDB vs. SiriDB

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NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenOpenMLDB  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopApache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inferenceOpen Source Time Series DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,11
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#359  Overall
#36  Time Series DBMS
Punkte0,07
Rang#378  Overall
#42  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgignite.apache.orgopenmldb.aisiridb.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlapacheignite.readme.io/­docsopenmldb.ai/­docs/­zh/­maindocs.siridb.com
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software Foundation4 Paradigm Inc.Cesbit
Erscheinungsjahr2013201520202017
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022Apache Ignite 2.62024-2 February 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open SourceOpen Source infoMIT License
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++, Java, .NetC++, Java, ScalaC
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
LinuxLinux
DatenschemajajaFixed schemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja infoNumeric data
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinnein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
SQLAlchemy
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C++
Go
Java
Python
Scala
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinnein
Triggersneinyes (cache interceptors and events)neinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontal partitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktoryes (replicated cache)Source-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
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 haltenneinjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosSecurity Hooks for custom implementationsfine grained access rights according to SQL-standardEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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 ImpalaIgniteOpenMLDBSiriDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

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GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

GridGain Unified Real-Time Data Platform Version 8.9 Addresses Today's More Complex Real-Time Data Processing ...
12. Oktober 2023, GlobeNewswire

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

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