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Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Spark SQL vs. YTsaurus

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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 ausschliessenYTsaurus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenYTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,21
Rang#324  Overall
#45  Document Stores
#48  Key-Value Stores
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlytsaurus.tech
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlytsaurus.tech/­docs/­en
EntwicklerIBMApache Software FoundationYandex
Erscheinungsjahr200020142023
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache License, Version 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.
ImplementierungsspracheScalaC++
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Ubuntu
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsYQL, an SQL-based language, is supported
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
C++
Go
Java
JavaScript
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
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 haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptneinAccess Control Lists

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

Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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

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

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

bereitgestellt von Google News

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

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

bereitgestellt von Google News



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