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DBMS > ClickHouse vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen ClickHouse und Spark SQL oft mit DuckDB, Trino und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameClickHouse  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,34
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteclickhouse.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationclickhouse.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerClickhouse Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr20162014
Aktuelle Versionv24.4.1.2088-stable, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
  • ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
  • Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
  • DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
macOS
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesyesnein
SQL infoSupport of SQLClose to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC# info3rd party library
C++
Elixir info3rd party library
Go info3rd party library
Java info3rd party library
JavaScript (Node.js) info3rd party library
Kotlin info3rd party library
Nim info3rd party library
Perl info3rd party library
PHP info3rd party library
Python info3rd party library
R info3rd party library
Ruby info3rd party library
Rust
Scala info3rd party library
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkey based and customyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenAsynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.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
DrittanbieterAiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
» mehr

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
» mehr

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Weitere Ressourcen
ClickHouseSpark SQL
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Ubuntu 24.04 + Linux 6.9 Intel & AMD Server Performance
23. Mai 2024, Phoronix

Why Clickhouse Should Be Your Next Database
6. Juli 2023, The New Stack

ClickHouse Cloud & Amazon S3 Express One Zone: Making a blazing fast analytical database even faster | Amazon ...
28. November 2023, AWS Blog

ClickHouse Announces Launch of ClickPipes
26. September 2023, Datanami

From Open Source to SaaS: the Journey of ClickHouse
16. Januar 2024, InfoQ.com

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

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