数据仓库的对比和选择

整理了一些相关的产品，包括：

商业系统

• InfoBright
• Greenplum（已开源）、HP Vertica、TeraData、Palo、ExaData、RedShift、BigQuery（Dremel）

开源实现

• Impala、Presto、Spark SQL、Drill、Hawq
• Druid、Pinot
• Kylin

presto、druid、sparkSQL、kylin的对比

• presto和spark sql都是解决分布式查询问题，提供 SQL 查询能力，但数据加载不一定能保证实时；
• Druid是保证数据实时写入，但查询上不支持SQL，或者说目前只支持部分SQL，我个人觉得适合用于工业大数据，比如一堆传感器实时写数据的场景；
• Kylin是MOLAP，就是将数据先进行预聚合，然后把多维查询变成了key-value查询。基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速；

presto：facebook开源的一个 java 写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。

Druid：是一个实时处理时序数据的Olap数据库，因为它的索引首先按照时间分片，查询的时候也是按照时间线去路由索引。

spark SQL：基于spark平台上的一个olap框架，本质上也是基于DAG的MPP， 基本思路是增加机器来并行计算，从而提高查询速度。

kylin：核心是Cube，cube是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。

这几种框架各有优缺点，存在就是合理，如何选型个人看法如下：

从成熟度来讲：kylin > spark sql > Druid > presto

从超大数据的查询效率来看：Druid > kylin > presto > spark sql

从支持的数据源种类来讲：presto > spark sql > kylin > Druid

大数据查询目前来讲可以大体分为三类：

1. 基于hbase预聚合的。适合相对固定的业务报表类需求。需要指定预聚合的指标，在数据接入的时候根据指定的指标进行聚合运算，只需要统计少量维度即可满足业务报表需求。比如Opentsdb,Kylin,Druid等
2. 基于Parquet列式存储的，基本是完全基于内存的并行计算，Parquet系能降低存储空间，提高IO效率，以离线处理为主，很难提高数据写的实时性，超大表的join支持可能不够好。spark sql也算类似，但它在内存不足时可以spill disk来支持超大数据查询和join。比如Presto, Drill，Impala等
3. 基于lucene外部索引的，比如ElasticSearch和Solr,能够满足的的查询场景远多于传统的数据库存储，但对于日志、行为类时序数据，所有的搜索请求都也必须搜索所有的分片，另外，对于聚合分析场景的支持也是软肋

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