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DBMS > BigObject vs. Hive vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Hive vs. Kinetica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#333  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Websitebigobject.iohive.apache.orgwww.kinetica.com
Technische Dokumentationdocs.bigobject.iocwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.kinetica.com
EntwicklerBigObject, Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltKinetica
Erscheinungsjahr201520122012
Aktuelle Version3.1.3, April 20227.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC, C++
Server BetriebssystemeLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzeptefluentd
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresLuaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinefrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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
BigObjectHiveKinetica
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024
15. Februar 2024, Simplilearn

bereitgestellt von Google News

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News



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