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Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Hive vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  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 HadoopOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegreenplum.orghive.apache.orgsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.greenplum.orgcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homesplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerPivotal Software Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltSplice Machine
Erscheinungsjahr200520122014
Aktuelle Version7.0.0, September 20233.1.3, April 20223.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
ImplementierungsspracheJavaJava
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Solaris
Windows
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 4.2
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Perl
Python
R
C++
Java
PHP
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja infoJava
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GreenplumHiveSplice Machine
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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

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