DBMS > Impala vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Impala vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen Impala und Spark SQL oft mit Hive, HBase und ClickHouse.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	16,94
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	19,46
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Website

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

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

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

Entwickler

Cloudera

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2014

Aktuelle Version

3.4.0, April 2020

3.0.2, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

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++

Scala

Server Betriebssysteme

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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25. Oktober 2012, ZDNet

Cloudera's a data warehouse player now
28. August 2018, ZDNet

Cloudera says Impala is faster than Hive, which isn't saying much – Gigaom
13. Januar 2014, GigaOM

Pentaho adds Amazon Redshift, Cloudera Impala to stable of data sources
17. Februar 2015, SiliconANGLE

Man Busts Out of Google, Rebuilds Top-Secret Query Machine
24. Oktober 2012, Wired

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2. März 2021, Solutions Review

Prophecy Spins Up Low-Code Data Pipeline Tool
24. Februar 2021, Datanami

Spark 3.0 Brings Big SQL Speed-Up, Better Python Hooks
25. Juni 2020, Datanami

Microsoft brings .NET dev to Apache Spark
29. Oktober 2020, InfoWorld

Spark AI Summit 2020 Highlights: Innovations to Improve Spark 3.0 Performance
3. Juli 2020, InfoQ.com

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