DBMS > Apache Impala vs. JSqlDb vs. LevelDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. JSqlDb vs. LevelDB vs. Spark SQL

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Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

jsqldb.org (offline)

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Konrad von Backstrom

Google

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2018

2011

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.8, Dezember 2018

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

with automatic compression on writes

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

nein

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

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29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
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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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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

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19. Oktober 2022, Blocks & Files

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

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24. Januar 2024, AWS Blog

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3. April 2024, InfoWorld

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

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