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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. FatDB vs. Netezza vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Pinot  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungRealtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latencyEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,38
Rang#275  Overall
#126  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitepinot.apache.orgwww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.pinot.apache.orgspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsFatCloudIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015201220002014
Aktuelle Version1.0.0, September 20233.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheJavaC#Scala
Server BetriebssystemeAll OS with a Java JDK11 or higherWindowsLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagenein infoÃœber Integration mit SQL ServerjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
C#C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenjanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioningShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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 PinotFatDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

StarTree broadly enhances Apache Pinot-based analytics platform
8. Mai 2024, SiliconANGLE News

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

StarTree Finds Apache Pinot the Right Vintage for IT Observability
8. Mai 2024, Datanami

Apache Pinot - SD Times Open Source Project of the Week
31. Mai 2024, SDTimes.com

Open source Apache Pinot advances as StarTree boosts real-time analytics and observability
8. Mai 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

bereitgestellt von Google News

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

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News



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