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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. Citus vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. Citus vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenCitus  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQLData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,73
Rang#35  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte2,06
Rang#117  Overall
#56  Relational DBMS
Punkte7,34
Rang#48  Overall
#30  Relational DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.citusdata.comwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.citusdata.com
EntwicklerApache Software FoundationIBM
Erscheinungsjahr201420102000
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20238.1, Dezember 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL, commercial license also availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
LinuxLinux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infospecific XML type available, but no XML query functionality
Sekundärindizesneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infostandard, with numerous extensionsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen inforealized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.ja
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSource-Replica Replikation infoother methods possible by using 3rd party extensionsSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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 Spark (SQL)CitusNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Amazon EMR 7.1 runtime for Apache Spark and Iceberg can run Spark workloads 2.7 times faster than Apache Spark 3.5.1 and Iceberg 1.5.2
26. August 2024, AWS Blog

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

Optimizing Sigma Rules in Spark with the Aho-Corasick Algorithm
19. Juni 2024, Towards Data Science

Build Spark Structured Streaming applications with the open source connector for Amazon Kinesis Data Streams
24. Mai 2024, AWS Blog

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Microsoft acquires Citus Data, re-affirming its commitment to Open Source and accelerating Azure PostgreSQL performance and scale
24. Januar 2019, Microsoft

Ubicloud wants to build an open source alternative to AWS
5. März 2024, TechCrunch

Microsoft acquires another open-source company, Citus Data
24. Januar 2019, CNBC

Microsoft buys Citus Data
24. Januar 2019, ZDNet

Microsoft Expands Azure PostgreSQL Moxy Through Citus Data Purchase
30. Januar 2019, Data Center Knowledge

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Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, IBM

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

RIP Netezza, IBM’s FPGA-powered data warehousing dream
3. Juli 2019, The Register

IBM Completes Acquisition of Netezza
26. Oktober 2017, PR Newswire

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, businesswire.com

bereitgestellt von Google News



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