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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSWide Column StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.hawkular.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudCommunity supported by Red HatMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201420122014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#JavaScala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP RESTRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
Python
Ruby
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenja infovia Hawkular Alertingneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf CassandraSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesnein

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
FatDBHawkular MetricsMicrosoft Azure Table StorageSpark SQL
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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, Microsoft

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
8. März 2018, Visual Studio Magazine

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

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

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

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