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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Netezza vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGridGain  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungGridGain is an in-memory computing platform, built on Apache IgniteData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,47
Rang#154  Overall
#26  Key-Value Stores
#72  Relational DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.gridgain.comwww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationwww.gridgain.com/­docs/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerGridGain Systems, Inc.IBMApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2007200020142014
Aktuelle VersionGridGain 8.5.13.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, C++, .NetScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLjaSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteHDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)janeinJava Stored Procedures
Triggersyes (cache interceptors and events)neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenyes (replicated cache)Source-Replica Replikationkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenyes (compute grid and hadoop accelerator)jaja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSecurity Hooks for custom implementationsBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
GridGainNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain in-memory data and generative AI – Blocks and Files
10. Mai 2024, Blocks & Files

GridGain to Sponsor and Speak at Three Key Industry Events in May 2024
6. Mai 2024, Martechcube

GridGain's 2023 Growth Positions Company for Strong 2024
25. Januar 2024, Datanami

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Adds Andy Sacks as Chief Revenue Officer, Promotes Lalit Ahuja to Chief Customer and Product Officer ...
17. Juli 2023, Yahoo Finance

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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

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

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

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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