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Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#255  Overall
#116  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#365  Overall
#55  Key-Value Stores
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlsplicemachine.comgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerIBMApache Software FoundationSplice MachineSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2000201420142011
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 20214.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
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.
ImplementierungsspracheScalaJavaC#
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinja infoJavanein
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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
Netezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLSplice MachineSTSdb
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine Hadoop RDBMS Integrated with RedPoint Solution to Deliver Big Data Digital Marketing Platform
7. April 2015, The Fast Mode

bereitgestellt von Google News



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