DBMS > Blueflood vs. Spark SQL vs. STSdb vs. UniData,UniVerse

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Spark SQL vs. STSdb vs. UniData,UniVerse

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

MultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	3,16
Rang	#97	Overall
	#2	Multivalue DBMS

Website

blueflood.io

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

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

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.rocketsoftware.com/bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata

Entwickler

Rackspace

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Rocket Software

Erscheinungsjahr

2013

2014

2011

1985

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz 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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC

.NET Client API

Java API

JPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C#
Java

.Net
Basic

U2 Basic
C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

U2 Basic

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

Unidata Reports Full Year 2023 Earnings
31. März 2024, Simply Wall St

Unidata uses Jetstream to make geoscience data available to science community
29. Januar 2020, IU Newsroom

UniData implements a milestone Smart Class Room project at The Asian School | THE DAILY TRIBUNE | KINGDOM ...
8. April 2024, News of Bahrain- DT News

Data + software services
21. August 2018, UCAR

Unidata turns 25 | NCAR & UCAR News
15. Januar 2010, news.ucar.edu

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk