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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablehive.apache.org
Technische Dokumentationdocs.databricks.comcloud.google.com/­bigtable/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerDatabricksEsgynGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickelt
Erscheinungsjahr2013201520152012
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJava
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VM
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksEsgynDBGoogle Cloud BigtableHive
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksEsgynDBGoogle Cloud BigtableHive
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM
15. Juni 2024, Analytics India Magazine

The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

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Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

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

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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

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