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Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHBase  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungWide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTableSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreRelational DBMSSuchmaschineDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte30,50
Rang#26  Overall
#2  Wide Column Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,11
Rang#343  Overall
#46  Document Stores
Websitehbase.apache.orgspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationhbase.apache.org/­book.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docswww.xtdb.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von PowersetApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.Juxt Ltd.
Erscheinungsjahr2008201420012019
Aktuelle Version2.3.4, Jaenner 20213.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoMIT License
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.
ImplementierungsspracheJavaScalaC++Clojure
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows infomit Cygwin
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschema-free, schema definition possiblejajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateoptions to bring your own types, AVROjaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzepteJava API
RESTful HTTP API
Thrift
JDBC
ODBC
Proprietäres ProtokollHTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoCoprocessors in Javaneinneinnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keinekeineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenSingle row ACID (across millions of columns)neinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABACneinnein

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
HBaseSpark SQLSphinxXTDB infoformerly named Crux
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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

alle anzeigen

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
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What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

HBase Tutorial
24. Februar 2023, Simplilearn

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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
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
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