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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. DataFS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. DataFS

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

Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und DataFS oft mit Apache Hive, Apache HBase und Qdrant.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenDataFS  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenAll data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSObject oriented DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,76
Rang#30  Overall
#18  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#394  Overall
#22  Object oriented DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlnewdatabase.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldev.mobiland.com/­Overview.xsp
EntwicklerApache Software FoundationMobiland AG
Erscheinungsjahr20142018
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20231.1.263, October 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Windows
DatenschemajaClasses, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
C
C#
C++
VB.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersneinno, except callback-events from server when changes happened
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreProprietary Sharding system
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinWindows-Profile

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache Spark (SQL)DataFS
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22. November 2024, AWS Blog

How to run Pandas code on Spark
25. Januar 2025, data-ai.theodo.com

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17. Februar 2025, Simplilearn

18 top big data tools and technologies to know about in 2025
22. Januar 2025, TechTarget

Kyuubi + Spark: Power of Big Data | by Aleksei Aleinikov | Feb, 2025
20. Februar 2025, DataDrivenInvestor

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