DBMS > Impala vs. MySQL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Impala vs. MySQL vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	17,79
Rang	#40	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	1189,21
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	23,12
Rang	#35	Overall
	#21	Relational DBMS

Website

www.cloudera.com/products/open-source/apache-hadoop/impala.html

www.mysql.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala.html

dev.mysql.com/doc

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

Entwickler

Cloudera

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

1995

2014

Aktuelle Version

4.0.0, Juli 2021

8.0.29, April 2022

3.3.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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++

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

SQL-like DML and DDL statements

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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