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DBMS > EsgynDB vs. Impala

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Impala

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen EsgynDB und Impala oft mit PostgreSQL, Oracle und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenImpala  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionAnalytic DBMS für Hadoop
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,26
Rang#265  Overall
#122  Relational DBMS
Punkte15,36
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Websiteesgyn.comwww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.html
Technische Dokumentationesgyn.com/­developersdocs.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.html
EntwicklerEsgynCloudera
Erscheinungsjahr20152013
Aktuelle Version3.3.0, August 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC++
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetAll languages supporting JDBC/ODBC
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
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 Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

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Weitere Ressourcen
EsgynDBImpala
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Mphasis partners with Esgyn Corporation to provide specialized solutions to clients looking to harness big...
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

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

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

Shark: Real-time queries and analytics for big data
26. November 2012, O'Reilly Radar

Man Busts Out of Google, Rebuilds Top-Secret Query Machine
24. Oktober 2012, Wired

bereitgestellt von Google News

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