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DBMS > Impala vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Impala vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameImpala  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,86
Rang#37  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte16,76
Rang#35  Overall
#21  Relational DBMS
Websitewww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerClouderaApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20132014
Aktuelle Version3.2.0, Maerz 2019v2.4.3, Mai 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
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 Kerberosnein

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
ImpalaSpark SQL
Konferenzen und Veranstaltungen

Spark Summit Europe 2019
Amsterdam, Netherlands, 15.-17. Oktober 2019

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Mid-Year Tech Skills Value Report: What’s Up… and What’s Dropping
8. Juli 2019, Dice Insights

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

Cloudera Boosts Hadoop App Development On Impala
10. November 2014, InformationWeek

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

Apache Impala gets top-level status as open source Hadoop tool
1. Dezember 2017, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Dremio Data-as-a-Service: Product Overview and Insight
22. Juli 2019, eWeek

Have Your Say On .NET For Spark
5. Juli 2019, iProgrammer

Dagster Emerges to Simplify Data App Development
16. Juli 2019, Datanami

A Decade Later, Apache Spark Still Going Strong
8. März 2019, Datanami

Delta Lake gives Apache Spark data sets new powers
24. April 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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