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DBMS > Hive vs. InfluxDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. InfluxDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDBMS for storing time series, events and metricsA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSWide Column StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte4,92
Rang#73  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitehive.apache.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.influxdata.com/­influxdbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201320122014
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.7.5, Jaenner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGoScala
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X infothrough Homebrew
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
HTTP API
JSON over UDP
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlySharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinoptimistic Lockingnein
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 haltenja infoDepending on used storage engineneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HiveInfluxDBMicrosoft Azure Table StorageSpark SQL
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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Comparing Dates in Java: A Tutorial
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Python ARIMA Tutorial
29. März 2024

Time Series, InfluxDB, and Vector Databases
26. März 2024

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
HiveInfluxDBMicrosoft Azure Table StorageSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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14. März 2024, Business Wire

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How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
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