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

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NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenRavenDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTransbase  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopOpen Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document DatabaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreGraph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,01
Rang#101  Overall
#17  Document Stores
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,15
Rang#337  Overall
#147  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgravendb.netspark.apache.org/­sqlwww.transaction.de/­en/­products/­transbase.html
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlravendb.net/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.transaction.de/­en/­products/­transbase/­features.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHibernating RhinosApache Software FoundationTransaction Software GmbH
Erscheinungsjahr2013201020141987
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.4, Juli 20223.5.0 ( 2.13), September 2023Transbase 8.3, 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoDevelopment Lizenz gratis
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C#ScalaC und C++
Server BetriebssystemeLinuxLinux
macOS
Raspberry Pi
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (RQL)SQL-like DML and DDL statementsja
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
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejaneinja
Triggersneinjaneinja
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 ReplikationkeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjanein
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.Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID, Cluster-wide transaction availableneinja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAuthorization levels configured per client per databaseneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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 SQLTransbase
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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

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

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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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

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

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

Review: NoSQL database RavenDB
20. März 2019, TechGenix

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

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

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

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

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

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