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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. FatDB vs. Graphite vs. Hawkular Metrics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
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.Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document Store
Key-Value Store
Time Series DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Websitewww.databricks.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.hawkular.org
Technische Dokumentationdocs.databricks.comgraphite.readthedocs.iowww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide
EntwicklerDatabricksFatCloudChris DavisCommunity supported by Red Hat
Erscheinungsjahr2013201220062014
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#PythonJava
Server BetriebssystemegehostetWindowsLinux
Unix
Linux
OS X
Windows
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
Sockets
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C#JavaScript (Node.js)
Python
Go
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoÃœber Applikationenneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinja infovia Hawkular Alerting
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infobasierend auf Cassandra
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorkeinefrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandra
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
keineEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolockingja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksFatDBGraphiteHawkular Metrics
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksFatDBGraphiteHawkular Metrics
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Infoworks streamlines Hadoop to Databricks migrations with Unity Catalog integration
6. Juni 2024, PR Newswire

Databricks enhances data lakehouse abilities with the purchase of data optimization startup, Tabular - The National
8. Juni 2024, The National

Exclusive | Databricks to Buy Data-Management Startup Tabular in Bid for AI Clients
4. Juni 2024, The Wall Street Journal

Databricks acquires Tabular to build a common data lakehouse standard
4. Juni 2024, TechCrunch

Databricks acquires data optimization startup Tabular in fresh challenge to Snowflake
4. Juni 2024, CNBC

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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