DBMS > Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. HarperDB vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. HarperDB vs. Hive

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,55
Rang	#252	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

phoenix.apache.org

docs.harperdb.io/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

HarperDB

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

2013

2014

2017

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

3.1, August 2021

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2

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++

Java

Node.js

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

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

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like data manipulation statements

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Custom Functions

since release 3.1

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

the nodes on which a table resides can be defined

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

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

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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