DBMS > Apache Spark (SQL) vs. Kuzu

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. Kuzu

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Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und Kuzu oft mit Neo4j, PostgreSQL und Kdb.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An embeddable property Graph DBMS built for query speed and scalability

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	19,76
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#350	Overall
	#37	Graph DBMS

Website

spark.apache.org/sql

kuzudb.com

Technische Dokumentation

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

docs.kuzudb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2022

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.4.2, May 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
Cypher Query Language

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Introducing generative AI troubleshooting for Apache Spark in AWS Glue (preview)
22. November 2024, AWS Blog

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

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2025
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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