DBMS > Apache Impala vs. HugeGraph vs. Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. HugeGraph vs. Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Impala Xaus Vergleich ausschliessen | HugeGraph Xaus Vergleich ausschliessen | Ignite Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | Analytic DBMS für Hadoop | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | Fully managed big data interactive analytics platform | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Graph DBMS | Key-Value Store Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store | Document Store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Suchmaschine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | impala.apache.org | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | ignite.apache.org | azure.microsoft.com/services/data-explorer | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | impala.apache.org/impala-docs.html | hugegraph.apache.org/docs | apacheignite.readme.io/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera | Baidu | Apache Software Foundation | Microsoft | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2013 | 2018 | 2015 | 2019 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 4.1.0, Juni 2022 | 0.9 | Apache Ignite 2.6 | cloud service with continuous releases | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache 2.0 | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | C++ | Java | C++, Java, .Net | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Linux | Linux macOS Unix | Linux OS X Solaris Windows | gehostet | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | ja also supports composite index and range index | ja | all fields are automatically indexed | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | nein | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC ODBC | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietäres Protokoll RESTful HTTP API Spring Data | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | All languages supporting JDBC/ODBC | Groovy Java Python | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce | asynchronous Gremlin script jobs | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | Yes, possible languages: KQL, Python, R | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | nein | yes (cache interceptors and events) | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | ja depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | frei wählbarer Replikationsfaktor | ja depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | yes (replicated cache) | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt | via hugegraph-spark | yes (compute grid and hadoop accelerator) | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | ja edges in graph | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | ACID | ACID | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos | Users, roles and permissions | Security Hooks for custom implementations | Azure Active Directory Authentication | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Impala | HugeGraph | Ignite | Microsoft Azure Data Explorer | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading Apache Impala becomes Top-Level Project Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop bereitgestellt von Google News | Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code bereitgestellt von Google News | GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 Apache Ignite: An Overview GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023 What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News |
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