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DBMS > EsgynDB vs. Hive vs. Impala

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. Impala

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenImpala  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopAnalytic DBMS für Hadoop
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#264  Overall
#123  Relational DBMS
Punkte83,10
Rang#14  Overall
#9  Relational DBMS
Punkte14,74
Rang#37  Overall
#23  Relational DBMS
Websiteesgyn.comhive.apache.orgwww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.html
Technische Dokumentationesgyn.com/­developerscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.html
EntwicklerEsgynApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltCloudera
Erscheinungsjahr201520122013
Aktuelle Version2.3.6, August 20193.3.0, August 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2
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.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC++
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Datenschemajajaja
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++
Java
PHP
Python
All languages supporting JDBC/ODBC
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-master replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberos
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
EsgynDBHiveImpala
Specific characteristicsCapabilities for Operational/Transactional Workloads Deep Integration with HBase...
» mehr
Competitive advantagesEsgynDB is ideally suited to supporting Hybrid Transactional and Analytical Processing...
» mehr
Typical application scenariosIdeally suited to scenarios where high speed continuous data ingestion is required...
» mehr
Key customersEsgynDB's customers are worldwide, with several in the Global Fortune 500, including...
» mehr
Licensing and pricing modelsEsgynDB Enterprise Edition is the commercially supported version of Apache Trafodion...
» mehr

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
DrittanbieterDremio is like magic for Hive accelerating your analytical queries up to 1,000x.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
EsgynDBHiveImpala
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Esgyn Strato: Esgyn announces a Hybrid / Multi Cloud Big Data Platform Service to run and optimize your business
30. November 2018, Markets Insider

Mphasis partners with Esgyn Corporation to provide specialized solutions to clients looking to harness big data
28. Mai 2019, Moneycontrol

The Apache Software Foundation Announces Apache® Trafodion™ as a Top-Level Project
10. Januar 2018, GlobeNewswire

Mphasis partners with Esgyn Corporation to optimize Open-Source frameworks and expand industry footprint
24. Mai 2019, PRNewswire

bereitgestellt von Google News

Seeing the Big Picture on Big Data Market Shift
27. August 2019, Datanami

Google announces alpha of Cloud Dataproc for Kubernetes
10. September 2019, ZDNet

Apache Flink 1.9 Adds New Query Engine
27. August 2019, iProgrammer

Apache Flink 1.9.0 releases with Fine-grained batch recovery, State Processor API and more
26. August 2019, Packt Hub

2019 Strata Data, New York Award Finalists Announced
4. September 2019, Yahoo Finance

bereitgestellt von Google News

Cloudera Boosts Hadoop App Development On Impala
10. November 2014, InformationWeek

Cloudera's a data warehouse player now
28. August 2018, ZDNet

Cloudera’s Impala brings Hadoop to SQL and BI
25. Oktober 2012, ZDNet

Cloudera says Impala is faster than Hive, which isn't saying much
13. Januar 2014, GigaOM

Apache Impala gets top-level status as open source Hadoop tool
1. Dezember 2017, TechTarget

bereitgestellt von Google News

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