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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. HBase vs. Spark SQL vs. Typesense

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenHBase  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTypesense  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTableSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreWide Column StoreRelational DBMSSuchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte27,97
Rang#26  Overall
#2  Wide Column Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,76
Rang#219  Overall
#14  Suchmaschinen
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgerhbase.apache.orgspark.apache.org/­sqltypesense.org
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerhbase.apache.org/­book.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltypesense.org/­docs
EntwicklerDGraph LabsApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von PowersetApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2017200820142015
Aktuelle Version2.3.4, Jaenner 20213.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPL V3
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJavaScalaC++
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
Unix
Windows infomit Cygwin
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaschemafreischema-free, schema definition possiblejaschemafrei infopre-defined schema optional
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinoptions to bring your own types, AVROjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJava API
RESTful HTTP API
Thrift
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGoC
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
Java
Python
R
Scala
.Net infocommunity maintained
Clojure infocommunity maintained
Dart infocommunity maintained
Go infocommunity maintained
Java infocommunity maintained
JavaScript
Perl infocommunity maintained
PHP
Python
Ruby
Rust infocommunity maintained
Swift infocommunity maintained
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoCoprocessors in Javaneinnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keineMulti-source replication using RAFT
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate Consistency or Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinSingle row ACID (across millions of columns)neinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABACnein

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
BadgerHBaseSpark SQLTypesense
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

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19. August 2021, ibm.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

Monitor Apache HBase on Amazon EMR using Amazon Managed Service for Prometheus and Amazon Managed ...
13. Februar 2023, AWS Blog

HydraBase – The evolution of HBase@Facebook
5. Juni 2014, Facebook Engineering

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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17. Januar 2024, Laravel News

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