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DBMS > Apache Impala vs. RavenDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. RavenDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenRavenDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopOpen Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document DatabaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreGraph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte15,06
Rang#39  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,47
Rang#95  Overall
#16  Document Stores
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgravendb.netspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlravendb.net/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHibernating RhinosApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201320102014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.4, Juli 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL Version 3, kommerzielle Lizenz 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.
ImplementierungsspracheC++C#Scala
Server BetriebssystemeLinuxLinux
macOS
Raspberry Pi
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (RQL)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejanein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyDefault ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID, Cluster-wide transaction availablenein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAuthorization levels configured per client per databasenein

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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaRavenDBSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

How different SQL-on-Hadoop engines satisfy BI workloads
24. Februar 2016, CIO

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

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

Run Spark SQL on Amazon Athena Spark | AWS Big Data Blog
23. Oktober 2023, AWS Blog

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

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

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

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