Spark SQL Funktionen

26 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 26 Spark SQL Bewertungen berichtet.

Wie in 27 Spark SQL Bewertungen berichtet.

Diese Funktion wurde in 27 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Diese Funktion wurde in 27 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Diese Funktion wurde in 26 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Diese Funktion wurde in 27 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 23 Spark SQL Bewertungen. Bietet Unterstützung für internationale Zeichensätze und Volltextsuche.

Basierend auf 27 Spark SQL Bewertungen. Unterstützt mehrere Datentypen wie primitive, strukturierte, dokumentarische usw.

Wie in 26 Spark SQL Bewertungen berichtet. Unterstützt mehrere prozedurale Programmiersprachen wie PL/PGSQL, Perl, Python usw.

Basierend auf 24 Spark SQL Bewertungen. Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw.

Verhindert, dass andere Benutzer und Anwendungen während der Aktualisierung auf Daten zugreifen, um Datenverluste oder -aktualisierungen zu vermeiden. 24 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 23 Spark SQL Bewertungen berichtet. Ermöglicht das Erteilen oder Widerrufen von Berechtigungen auf Datenbank-, Schema- oder Tabellenebene.

Integrierte native Verschlüsselung mit Enterprise-Schlüsselverwaltung. 22 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet Multi-Faktor-Authentifizierung mit Zertifikaten. 24 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Stellt Datenwiederherstellungsfunktionen zum Schützen und Wiederherstellen von Daten in einer Datenbank bereit. Diese Funktion wurde in 25 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht die Steuerung der Parallelität mehrerer Versionen. Diese Funktion wurde in 25 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Wie in 25 Spark SQL Bewertungen berichtet. Verarbeitet Workloads, von einzelnen Computern bis hin zu Data Warehouses oder Webdiensten mit vielen gleichzeitigen Benutzern.

Basierend auf 23 Spark SQL Bewertungen. Ermöglicht Benutzern das schnelle Abrufen von Daten durch verschiedene Arten der Indizierung wie B-Baum, Hash-Tabelle usw.

Hilft bei der Interpretation von SQL-Abfragen und der Bestimmung der schnellsten Ausführungsmethode. 25 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Daten sind als eine Reihe von Tabellen mit Spalten und Zeilen wie eine Tabellenstruktur organisiert. Diese Funktion wurde in 26 Spark SQL Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in einer Datenbank. 26 Rezensenten von Spark SQL haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 23 Spark SQL Bewertungen. Hält sich an ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit), eine Reihe von Datenbanktransaktionseigenschaften.

Basierend auf 26 Spark SQL Bewertungen. Bietet protokollbasierte und/oder triggerbasierte Replikation.