DBMS > RDF4J vs. Spark SQL vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. Spark SQL vs. YDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#278	Overall
	#43	Document Stores
	#127	Relational DBMS

Website

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

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

ydb.tech/en/docs

Entwickler

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation

Yandex

Erscheinungsjahr

2004

2014

2019

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

RDF Schemas

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-passive shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

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

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

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

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

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

Russian Court Sues Yandex CEO For LGBT Propaganda Case
30. April 2024, VOI.ID

Personal Data Protection Service Initiates Probe into Yandex.Go App’s Data Processing
10. August 2023, Civil Georgia

Data leak from Russian delivery app shows dining habits of the secret police
3. April 2022, The Verge

Yandex code leak: Why hack of ‘Russian Google’s’ ranking factors has spooked the SEO industry
1. Februar 2023, The Indian Express

Yandex Food's Data Gets Leaked, Russian Secret Service Habits Are Revealed, Including Putin's Lover's House
4. April 2022, VOI English

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk