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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. eXtremeDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. eXtremeDB

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

Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und eXtremeDB oft mit SQLite, Kdb und Redis.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliesseneXtremeDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenNatively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,80
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte0,96
Rang#190  Overall
#88  Relational DBMS
#18  Time Series DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.mcobject.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.mcobject.com/­docs/­extremedb.htm
EntwicklerApache Software FoundationMcObject
Erscheinungsjahr20142001
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20238.2, 2021
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.
ImplementierungsspracheScalaC und C++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows
Datenschemajaja
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 infosupport of XML interfaces available
Sekundärindizesneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infowith the option: eXtremeSQL
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja
Triggersneinja infoby defining events
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Corehorizontale Partitionierung / sharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineActive Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation infoby means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation infoby means of eXtremeDB High Availability option
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 infoOptimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
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)eXtremeDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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14. Januar 2025, packtpub.com

Amazon EMR 7.5 runtime for Apache Spark and Iceberg can run Spark workloads 3.6 times faster than Spark 3.5.3 and Iceberg 1.6.1 | Amazon Web Services
27. Dezember 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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The Data in Hard Real-time SCADA Systems Lets Companies Do More with Less
11. August 2023, Automation.com

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14. Oktober 2015, Construction Week Online

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