DBMS > Apache Pinot vs. BigObject vs. Hive vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. BigObject vs. Hive vs. SiriDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

docs.bigobject.io

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

docs.siridb.com

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Cesbit

Erscheinungsjahr

2015

2012

2017

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

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

Java

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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 query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

C++
Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Einfache 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

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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Real-Time Analytics for Mobile App Crashes using Apache Pinot
2. November 2023, Uber

Speed of Apache Pinot at the Cost of Cloud Object Storage with Tiered Storage
16. August 2023, InfoQ.com

StarTree Announces Integration between Apache Pinot and Delta Lake with StarTree Cloud
20. Juni 2023, Datanami

StarTree brings Apache Pinot real-time database to the cloud
22. März 2022, TechTarget

Data analytics startup StarTree secures cash to expand its Apache Pinot-powered platform
29. August 2022, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

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

Elevate Your Career with In-Demand Hadoop Skills in 2024
1. Mai 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk