DBMS > Apache Impala vs. BigObject vs. jBASE

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BigObject vs. jBASE

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	1,43
Rang	#160	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Website

impala.apache.org

bigobject.io

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.bigobject.io

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

BigObject, Inc.

Rocket Software (früher Zumasys)

Erscheinungsjahr

2013

2015

1991

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Embedded SQL for jBASE in BASIC

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Access rights can be defined down to the item level

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Temenos signs first customer in India
24. August 2009, Finextra

bereitgestellt von Google News

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