DBMS > Apache Spark (SQL) vs. CrateDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. CrateDB

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Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und CrateDB oft mit PostgreSQL, TimescaleDB und ClickHouse.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Apache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	17,80
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#227	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#17	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#14	Vektor DBMS

Website

spark.apache.org/sql

cratedb.com

Technische Dokumentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

cratedb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Crate

Erscheinungsjahr

2014

2013

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.8.1, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Configurable replication on table/partition-level

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

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

nein

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

SALE ENDS IN
14. Januar 2025, packtpub.com

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

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2025
12. November 2024, Simplilearn

Deep Dive Into Historical Usage-Based Scheduling with Snowpark
22. August 2024, Snowflake

Sparkle: Standardizing Modular ETL at Uber
15. August 2024, Uber

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CrateDB Collaborates with ABB for Their industrial IoT and AI Suite
3. Dezember 2024, PR Newswire

CrateDB's abilities in real-time data analysis and its open schema
12. Dezember 2024, Developer News

CrateDB Announces Strategic Partnership with Axcess.io to Drive Data Modernization and Real-Time Analytics on AWS
10. Oktober 2024, PR Newswire

CrateDB 4.5 takes distributed SQL database open source
24. März 2021, TechTarget

How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things
29. August 2017, The New Stack

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