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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Hive vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  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.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Websitewww.databricks.comhive.apache.orgpouchdb.com
Technische Dokumentationdocs.databricks.comcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homepouchdb.com/­guides
EntwicklerDatabricksApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201320122012
Aktuelle Version3.1.3, April 20227.1.1, Juni 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaScript
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaja infoüber Views
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C++
Java
PHP
Python
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationView Functions in JavaScript
Triggersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollennein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksHivePouchDB
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
DatabricksHivePouchDB
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

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Why Databricks' Tabular Play Has Put Snowflake On The Defensive
10. Juni 2024, Forbes

Informatica rolls out new integrations for Databricks’ cloud data platform
10. Juni 2024, SiliconANGLE News

Snowflake, DataBricks and the Fight for Apache Iceberg Tables
10. Juni 2024, The New Stack

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

bereitgestellt von Google News

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

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

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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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

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