DBMS > Apache Spark (SQL) vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. WakandaDB

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Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und WakandaDB oft mit DuckDB, Qdrant und Google Cloud Bigtable.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

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

Punkte	0,03
Rang	#359	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

spark.apache.org/sql

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2012

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

JavaScript

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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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