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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EsgynDB vs. RRDtool vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte2,14
Rang#124  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.esgyn.cnoss.oetiker.ch/­rrdtoolspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmloss.oetiker.ch/­rrdtool/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaEsgynTobias OetikerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013201519992014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221.8.0, 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++, JavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableScala
Server BetriebssystemeLinuxLinuxHP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
In-process Library
Pipes
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceJava Stored Proceduresneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-source replication between multi datacenterskeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

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
Apache ImpalaEsgynDBRRDtoolSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

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29. Juli 2021, iProgrammer

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

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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

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SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448)
9. Januar 2024, Help Net Security

Cacti: Using Graphs to Monitor Networks and Devices
16. März 2011, Packt Hub

A plotting utility for text mode consoles and terminals @tenox77
28. Juni 2023, Adafruit Blog

How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu
24. November 2017, TechRepublic

Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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