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Splice Machine Systemeigenschaften

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Unsere Besucher vergleichen Splice Machine oft mit Snowflake, Amazon Redshift und Oracle.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	0,91
Rang	#179	Overall
	#90	Relational DBMS

Website

splicemachine.com

Technische Dokumentation

doc.splicemachine.com

Entwickler

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

Aktuelle Version

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source info

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service info

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links) info

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung info

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts info

Stored Procedures

Java

Triggers

Partitionierungsmechanismen info

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen info

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept info

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel info

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept info

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency info

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability info

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung info

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

Berechtigungskonzept info

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

THE ONLY SCALE-OUT SQL RDBMS WITH BUILT-IN MACHINE LEARNING

For data-rich, real-time applications with embedded AI/ML

Splice Machine brings together OLTP, OLAP, ML in one platform to deliver the capabilities applications need to be intelligent and scale.

-Scale-out architecture with auto-sharding handles any workload at any scale

-Create, deploy and manage your ML models at any scale.

-Deploy on public or private clouds or on-premises with Kubernetes.

Competitive advantages

Operational Workloads:

Full ACID support with high performance at scale
Multi-row transactions
Low latency, auto-sharded row storage with primary keys
Secondary indexes, triggers, and stored procedures

Analytical Workloads

Distributed joins
High throughput column storage
In database analytic and window functions
Flexible distribution options

ML Workloads

JupyterLab and JupyterHub
Spark
MLFlow
Keras, Tensorflow, Scikit, H20,
Endpoint and NativeDB Inference

Typical application scenarios

New AI/ML and IoT Applications
Data Warehouse Offloads
Application Modernization (including legacy mainframe applications)
Cloud Migration

Licensing and pricing models

Kubernetes Community Edition: https://hub.helm.sh/charts/splicemachine/splice-helm

Free Trial: https://cloud.splicemachine.io/register

Neuigkeiten

How To Get Real-Time Analytics By Consolidating Databases
21. Mai 2020

How to Cut Costs and Digitally Transform
1. Mai 2020

How To Migrate A Legacy SQL Application To The Cloud With AI
10. März 2020

Building Production-Ready Machine Learning Models
4. März 2020

Considerations of Moving Applications Off the Mainframe
22. Januar 2020

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

Splice Machine Launches Platform for Industrial IoT
9. November 2020, Database Trends and Applications

Splice Machine Announces Livewire, the Operational AI Platform Designed for Industrial Use Cases
4. November 2020, PRNewswire

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

Splice Machine Data Platform 3.0 Supports Kubernetes Managed Service and New ML Manager
2. März 2020, InfoQ.com

Splice Machine Announces 3.0 Version of its Intelligent, Distributed SQL Data Platform, Available in Q1 2020
15. Januar 2020, PRNewswire

bereitgestellt von Google News

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Hadoop Developer / Admin Jr
Unisoft Technology Inc., Germantown, MD

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