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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. Hyprcubd vs. Prometheus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. Hyprcubd vs. Prometheus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenPrometheus  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenServerless Time Series DBMSOpen Source Timeseries DBMS und Monitoring System
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,73
Rang#35  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte7,31
Rang#50  Overall
#3  Time Series DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlhyprcubd.com (offline)prometheus.io
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlprometheus.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationHyprcubd, Inc.
Erscheinungsjahr20142015
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaGoGo
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
gehostetLinux
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotime, int, uint, float, stringNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoImportieren von XML Daten möglich
Sekundärindizesneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (https)RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineja infomittels Federation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneintoken accessnein

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)HyprcubdPrometheus
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24. Januar 2024, Towards Data Science

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
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Hyprcubd CEO: From psychotherapist to tech startup founder
8. Januar 2021, The Business Journals

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Introducing the Amazon Timestream for LiveAnalytics Prometheus Connector
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How to Monitor an Ubuntu Server With Prometheus: Collecting and Visualizing System Metrics
9. Juli 2024, Linux Journal

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VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus
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