DBMS > Hive vs. Hypertable vs. LeanXcale vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Hypertable vs. LeanXcale vs. SwayDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

hive.apache.org

www.leanxcale.com

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Hypertable Inc.

LeanXcale

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2009

2015

2018

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

0.9.8.11, Maerz 2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

C++ API
Thrift

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

C
Java
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

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

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

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

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

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

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

GC Tuning for Improved Presto Reliability
11. Januar 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk