DBMS > Apache Impala vs. Ehcache vs. Heroic vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Ehcache vs. Heroic vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A widely adopted Java cache with tiered storage options

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	5,23
Rang	#68	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#358	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

www.ehcache.org

github.com/spotify/heroic

www.warp10.io

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.ehcache.org/documentation

spotify.github.io/heroic

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Terracotta Inc, owned by Software AG

Spotify

SenX

Erscheinungsjahr

2013

2009

2014

2015

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.10.0, Maerz 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JCache

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

WarpScript

Triggers

nein

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

by using Terracotta Server

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

supports JTA and can work as an XA resource

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Atlassian asks customers to patch critical Jira vulnerability
22. Juli 2021, BleepingComputer

Cache replication
19. August 2013, Packt Hub

Critical Jira Flaw in Atlassian Could Lead to RCE
22. Juli 2021, Threatpost

Migration From JBoss 5 to JBoss 7: All It Takes Is 11 Easy Steps
3. Juni 2021, hackernoon.com

DZone Coding Java JBoss 5 to 7 in 11 steps
9. Januar 2014, DZone

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

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Launched Just A Year Ago, Open-Source Scality S3 Server Gains Extraordinary Momentum As It Simplifies The Life Of ...
28. Juni 2017, PR Newswire UK

Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

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