DBMS > Ignite vs. SpaceTime vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. SpaceTime vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

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.

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	3,64
Rang	#89	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#8	Spatial DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

ignite.apache.org

www.mireo.com/spacetime

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Mireo

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2020

2014

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java, .Net

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C#
C++
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Fixed-grid hypercubes

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Real-time block device replication (DRBD)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

ArcGIS and Apache Log4j Vulnerabilities
22. Mai 2023, Esri

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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