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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Hyprcubd vs. Netezza vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Hyprcubd vs. Netezza vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Serverless Time Series DBMSData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablehyprcubd.com (offline)www.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGoogleHyprcubd, Inc.IBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201520002014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoScala
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinja infotime, int, uint, float, stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagejaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
gRPC (https)JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjanein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)token accessBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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
Google Cloud BigtableHyprcubdNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

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 introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

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

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