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Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. Hive vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHarperDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungUltra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,55
Rang#252  Overall
#38  Document Stores
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.harperdb.iohive.apache.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.harperdb.io/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerHarperDBApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720122014
Aktuelle Version3.1, August 20213.1.3, April 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community edition availableOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheNode.jsJavaScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Datenschemadynamic schemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infoJSON data typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like data manipulation statementsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
C++
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresCustom Functions infosince release 3.1ja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenA table resides as a whole on one (or more) nodes in a clusterShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infothe nodes on which a table resides can be definedfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of specific operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, using LMDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollennein

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
HarperDBHiveSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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22. Juni 2023, hackernoon.com

Unlocking immersive golfing experiences with AWS Wavelength | Amazon Web Services
29. November 2022, AWS Blog

Stephen Goldberg Named 2023 Bill Daniels Ethical Leader of the Year | CU Denver Business School News
9. Januar 2023, University of Colorado Denver

Build a Hacker News Clone using React and HarperDB — SitePoint
18. Oktober 2021, SitePoint

Akamai Announces New Cloud Computing Capabilities for Streaming Video at 2023 NAB Show
17. April 2023, PR Newswire

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18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
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Data Engineering in 2024: Predictions For Data Lakes and The Serving Layer
23. Januar 2024, Datanami

Replacing Apache Hive, Elasticsearch and PostgreSQL with Apache Doris
19. Mai 2023, hackernoon.com

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, ibm.com

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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