DBMS > Apache Impala vs. Brytlyt vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Brytlyt vs. OpenTSDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#288	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

brytlyt.io

opentsdb.net

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.brytlyt.io

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Brytlyt

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2013

2016

2011

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

LGPL

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++

C, C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

bereitgestellt von Google News

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others
22. Dezember 2021, Silicon Canals

Brytlyt Secures $4M in Series A Funding
20. Mai 2020, Datanami

Brytlyt becomes NVIDIA Inception Premier Partner
31. Januar 2023, PR Newswire

London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology
22. Dezember 2021, EU-Startups

bereitgestellt von Google News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

MakeMyTrip travels forward in time using the power of open source
16. Mai 2017, Open Source For You

MapR-DB NoSQL Database Integrated into the MapR Distribution
17. Oktober 2014, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk