DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > DataFS vs. Spark SQL vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Spark SQL vs. Yaacomo

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDataFS  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungAll data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellObject oriented DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,07
Rang#362  Overall
#17  Object oriented DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitenewdatabase.comspark.apache.org/­sqlyaacomo.com
Technische Dokumentationdev.mobiland.com/­Overview.xspspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerMobiland AGApache Software FoundationQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr201820142009
Aktuelle Version1.1.263, October 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
Android
Linux
Windows
DatenschemaClasses, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C#
C++
VB.Net
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersno, except callback-events from server when changes happenedneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenProprietary Sharding systemyes, utilizing Spark Corehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleWindows-ProfileneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
DataFSSpark SQLYaacomo
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



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

SingleStore logo

Database for your real-time AI and Analytics Apps.
Try it today.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Ontotext logo

GraphDB allows you to link diverse data, index it for semantic search and enrich it via text analysis to build big knowledge graphs. Get it free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt