DBMS > FileMaker vs. Hive vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. Hive vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	49,73
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.claris.com/filemaker

hive.apache.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.claris.com/resources/documentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1983

2012

2014

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

3.1.3, April 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

über PlugIns

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

PHP

C++
Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

since Version 14

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

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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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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