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DBMS > Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called Whisper
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,58
Rang#92  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte4,75
Rang#75  Overall
#5  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigtablegithub.com/­graphite-project/­graphite-web
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsgraphite.readthedocs.io
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleChris Davis
Erscheinungsjahr201320152006
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Python
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
Unix
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
Sockets
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeine
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 consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)keine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolocking
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)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

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

Weitere Ressourcen
Apache ImpalaGoogle Cloud BigtableGraphite
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

Grafana 4.0 Brings Major Enhancements to Leading Visualization Tool
30. November 2016, PR Newswire

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