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Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Hyprcubd vs. Netezza vs. Spark SQL vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraServerless Time Series DBMSData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,06
Rang#353  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#360  Overall
#52  Key-Value Stores
Websiteblueflood.iohyprcubd.com (offline)www.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerRackspaceHyprcubd, Inc.IBMApache Software FoundationSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2013200020142011
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGoScalaC#
Server BetriebssystemeLinux
OS X
gehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Windows
Datenschemavordefiniertes Schemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotime, int, uint, float, stringjajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagejaSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTgRPC (https)JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjaneinnein
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneintoken accessBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptneinnein

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
BluefloodHyprcubdNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLSTSdb
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

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Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

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

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

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