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DBMS > Heroic vs. ReductStore vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. ReductStore vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenReductStore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte0,05
Rang#384  Overall
#44  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­spotify/­heroicgithub.com/­reductstore
www.reduct.store
spark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicwww.reduct.store/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerSpotifyReductStore LLCApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201420232014
Aktuelle Version1.9, März 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoBusiness Source License 1.1Open 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.
ImplementierungsspracheJavaC++, RustScala
Server BetriebssystemeDocker
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infovia Elasticsearchnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein

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
HeroicReductStoreSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News



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