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DBMS > Greenplum vs. Hive vs. Impala

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Hive vs. Impala

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenImpala  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopAnalytic DBMS für Hadoop
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,77
Rang#39  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte81,80
Rang#14  Overall
#9  Relational DBMS
Punkte15,07
Rang#37  Overall
#23  Relational DBMS
Websitepivotal.io/­pivotal-greenplumhive.apache.orgwww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.html
Technische Dokumentationgpdb.docs.pivotal.iocwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.html
EntwicklerPivotal Software Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltCloudera
Erscheinungsjahr200520122013
Aktuelle Version5.10.0, Juli 20182.3.6, August 20193.3.0, August 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infoseit Version 4.2nein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Perl
Python
R
C++
Java
PHP
Python
All languages supporting JDBC/ODBC
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-Slave Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberos

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
DrittanbieterDremio is like magic for Hive accelerating your analytical queries up to 1,000x.
» mehr

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Weitere Ressourcen
GreenplumHiveImpala
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

Delving into NoSQL Databases
31. Juli 2019, CIO

Greenplum goes open source -- and a new cloud analytics star is born
29. Oktober 2015, InfoWorld

Pivotal Takes Greenplum to the Cloud
14. September 2017, Datanami

Pivotal Greenplum Analytic Database Adds Multicloud Support
18. September 2017, SDxCentral

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From Spark To Airflow And Presto: Demystifying The Fast-Moving Cloud Data Stack
20. August 2019, Forbes

What Happened to Hadoop? And Where Do We Go from Here?
10. August 2019, insideBIGDATA

Qubole Announces India's First-Ever Presto Summit In Bengaluru
23. August 2019, Analytics India Magazine

HPE Makes AI, Analytics Play With MapR Acquisition
5. August 2019, CRN: The Biggest Tech News For Partners, And The IT Channel

Pegasus Group Holdings Breaks Ground On "The Hive"
30. Juli 2019, PRNewswire

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Cloudera's a data warehouse player now
28. August 2018, ZDNet

Cloudera Boosts Hadoop App Development On Impala
10. November 2014, InformationWeek

Cloudera’s Impala brings Hadoop to SQL and BI
25. Oktober 2012, ZDNet

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
3. Juli 2014, GigaOM

Cloudera says Impala is faster than Hive, which isn't saying much
13. Januar 2014, GigaOM

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