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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. Elasticsearch

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. Elasticsearch

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

Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und Elasticsearch oft mit PostgreSQL, Trino und Microsoft SQL Server.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschine
Vektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte21,62
Rang#29  Overall
#18  Relational DBMS
Punkte123,81
Rang#9  Overall
#1  Suchmaschinen
#1  Vektor DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.elastic.co/­elasticsearch
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.html
EntwicklerApache Software FoundationElastic
Erscheinungsjahr20142010
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20238.6, January 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoElastic License
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.
ImplementierungsspracheScalaJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Datenschemajaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.
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
Sekundärindizesneinja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja
Triggersneinja infoMittels Verwendung des 'Percolation' features
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenES-Hadoop Connector
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
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 haltenneinMemcached and Redis integration
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein

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
Apache Spark (SQL)Elasticsearch
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Access Amazon Redshift Managed Storage tables through Apache Spark on AWS Glue and Amazon EMR using Amazon SageMaker Lakehouse
15. Mai 2025, Amazon Web Services

30 Azure Databricks Interview Questions and Answers (2025)
13. Mai 2025, Simplilearn.com

How to run Pandas code on Spark
25. Januar 2025, Theodo Data & AI

The 6 Best Apache Spark Courses on Udemy to Consider for 2025
1. Januar 2025, solutionsreview.com

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

bereitgestellt von Google News

OpenSearch in 2025: Much more than an Elasticsearch fork
28. April 2025, InfoWorld

Amazon OpenSearch Service announces Standard and Extended Support dates for Elasticsearch and OpenSearch versions
7. November 2024, Amazon Web Services

Elasticsearch will be open source again as CTO declares changed landscape
2. September 2024, devclass

Elasticsearch Now Available as a Native Grounding Engine on Google Cloud’s Vertex AI Platform
9. April 2025, Business Wire

Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future
18. November 2024, The New Stack

bereitgestellt von Google News



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