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DBMS > Hive vs. LeanXcale vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. LeanXcale vs. Yanza

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenYanza  Xaus Vergleich ausschliessen
Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesTime Series DBMS for IoT Applications
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,29
Rang#291  Overall
#41  Key-Value Stores
#132  Relational DBMS
Websitehive.apache.orgwww.leanxcale.comyanza.com
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltLeanXcaleYanza
Erscheinungsjahr201220152015
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziell infofree version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein infobut mainly used as a service provided by Yanza
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMWindows
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infothrough Apache Derbynein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
C
Java
Scala
jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersneinja infoTimer and event based
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
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 ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
HiveLeanXcaleYanza
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

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

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

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

Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024
15. Februar 2024, Simplilearn

bereitgestellt von Google News

Combining operational and analytical databases in a single platform
26. Mai 2017, Cordis News

bereitgestellt von Google News



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