DBMS > Apache Kylin vs. Databricks vs. OushuDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Databricks vs. OushuDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#355	Overall
	#154	Relational DBMS

Website

kylin.apache.org

www.databricks.com

www.oushu.com/product/oushuDB

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.databricks.com

www.oushu.com/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Databricks

Oushu

Erscheinungsjahr

2015

2013

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

with Databricks SQL

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Kerberos, SSL and role based access

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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