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DBMS > Hive vs. MarkLogic vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. MarkLogic vs. Newts

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenNewts  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopOperational and transactional Enterprise NoSQL databaseTime Series DBMS basierend auf Cassandra
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte57,29
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte4,42
Rang#67  Overall
#11  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#8  Suchmaschinen
Punkte0,00
Rang#378  Overall
#40  Time Series DBMS
Websitehive.apache.orgwww.progress.com/­marklogicopennms.github.io/­newts
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.progress.com/­marklogic/­documentationgithub.com/­OpenNMS/­newts/­wiki
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMarkLogic Corp.OpenNMS Group
Erscheinungsjahr201220012014
Aktuelle Version3.1.3, April 202211.0, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen 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++Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafrei infoSchema kann erzwungen werdenschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL92nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
HTTP REST
Java API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja infovia XQuery or JavaScriptnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf Cassandra
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandra
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionnein
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 haltenyes, with Range Indexesnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebenenein

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
HiveMarkLogicNewts
DB-Engines Blog Posts

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

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Konferenzen, Veranstaltungen und Webinare

Progress MarkLogic World
Washington DC, 23.-25. September 2024

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis
30. Juni 2024, MSN

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

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

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

bereitgestellt von Google News

AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success
17. April 2024, Breaking Defense

Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes
1. Februar 2024, release.nl

Progress's $355m move for MarkLogic sets the tone for 2023
4. Januar 2023, The Stack

Progress to acquire PE-backed data platform MarkLogic for $355m
4. Januar 2023, PE Hub

Metadata Management Matters, Progress To Acquire MarkLogic
4. Januar 2023, Forbes

bereitgestellt von Google News



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