熱門(mén)大數(shù)據(jù)引擎/組件概要

TeraData

老牌數(shù)倉(cāng)公司，已經(jīng)上市十幾年，數(shù)倉(cāng)領(lǐng)導(dǎo)者地位（from Gartner），目前在向云端發(fā)力。主要提供一體機(jī)，MPP架構(gòu)，運(yùn)行穩(wěn)定，之前工行用的是TD的系統(tǒng)，價(jià)格相對(duì)較貴。

Greenplum

2006年第一款產(chǎn)品，基于PostgreSQL，采用無(wú)共享MPP架構(gòu)，主要用于數(shù)據(jù)分析OLAP。2010年被EMC收購(gòu)，于2015年開(kāi)源，擁有完整的生態(tài)。Greenplum是全球十大經(jīng)典和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中唯一的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。

Vertica

無(wú)共享列存MPP，開(kāi)創(chuàng)列存DBMS先河，2006年1.0版本，2011被惠普收購(gòu)，商業(yè)版功能強(qiáng)大，被很多以數(shù)據(jù)為主的公司采購(gòu)使用。主要用于做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP，支持時(shí)序數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，也可以適配hadoop,spark等，即便是適配hadoop，速度也顯著超越impala，就更不用說(shuō)hive on tez了。

Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)

2006年HDFS和MapReduce被納入Hadoop項(xiàng)目，2008年Cloudera基于Hadoop開(kāi)始提供服務(wù)。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，高擴(kuò)展、高容錯(cuò)、低成本等特點(diǎn)可以認(rèn)為是為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域開(kāi)了另一扇門(mén)。

Hive

hive是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析系統(tǒng)，它提供了豐富的SQL查詢方式來(lái)分析存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hive比較適合離線處理，因?yàn)樗裇QL轉(zhuǎn)MapReduce執(zhí)行響應(yīng)速度較慢，也可以通過(guò)Hive on Tez通過(guò)DAG來(lái)減少落盤(pán)次數(shù)來(lái)提速。

HBase

基于Hadoop的列存數(shù)據(jù)庫(kù)，特點(diǎn)是對(duì)大寬表的支持，支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2007年第一個(gè)可用的HBase隨著Hadoop 0.15.0發(fā)布。HBase的LSM-Tree架構(gòu)大幅提升了寫(xiě)入性能，但影響了實(shí)時(shí)讀取性能，真是魚(yú)和熊掌啊。

Impala

Hadoop之上的開(kāi)源MPP查詢分析引擎，C++，存儲(chǔ)支持hdfs、hbase、S3等。 主要解決Hive速度太慢的問(wèn)題。Cloudera support。可以搭配hdfs+parquet存儲(chǔ)格式使用，也可以集成kudu一起使用。

Spark

用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎。既支持作業(yè)任務(wù)處理，又支持流處理（SparkStreaming）和SQL（SparkSQL），以及機(jī)器學(xué)習(xí)和圖處理，社區(qū)生態(tài)活躍。通常認(rèn)為，與MR相比spark通過(guò)內(nèi)存計(jì)算來(lái)顯著提速。Spark社區(qū)非常成熟，后面提到的很多平臺(tái)或大數(shù)據(jù)組件都與spark實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成。

Kylin

一個(gè)開(kāi)源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)，最初由eBay Inc. 開(kāi)發(fā)并貢獻(xiàn)至開(kāi)源社區(qū)。它能在亞秒內(nèi)查詢巨大的Hive表。核心是預(yù)加載和構(gòu)建cube，cube指定度量維度，我覺(jué)得本質(zhì)上是一種物化視圖吧。

Apache Kudu

Kudu是cloudera開(kāi)源的運(yùn)行在hadoop平臺(tái)上的列式存儲(chǔ)系統(tǒng)（fast analytics on fast data），核心C++編寫(xiě)。有了hdfs和hbase為什么還需要kudu？一是kudu的表結(jié)構(gòu)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)類似，使用簡(jiǎn)單；二是提供高效插入/更新機(jī)制，大量隨機(jī)讀性能要顯著超過(guò)hbase，因此可以適用于近實(shí)時(shí)的分析，快速分析那些快速變化的數(shù)據(jù)。kudu適合做基于SQL的OLAP，其存儲(chǔ)不依賴hdfs,也可以集成impala一起使用。

ClickHouse

最快開(kāi)源OLAP引擎。列存+定長(zhǎng)，更能發(fā)揮向量計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。稀疏矩陣+近似計(jì)算提升響應(yīng)速度，但不能用于點(diǎn)查。對(duì)標(biāo)Vertica宣稱比vertica快3到5倍,速度是HIVE的300倍。俄羅斯產(chǎn)，代碼開(kāi)源很可貴，但詳細(xì)文檔不夠豐富。

SnappyData

基于Spark+GemFire的組合實(shí)現(xiàn)的一個(gè)統(tǒng)一的OLTP+OLAP+流式寫(xiě)入的內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，Spark能適配的存儲(chǔ)，它都可以適配支持，通過(guò)緩存到內(nèi)存來(lái)提速。某些增強(qiáng)功能（如近似計(jì)算等）由商用版提供。

Druid

OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)+時(shí)序支持，支持高頻insert,攝入數(shù)據(jù)分Timestamp、Dimensions、Metrics三部分，按時(shí)間粒度給數(shù)據(jù)做預(yù)聚合,維度不爆炸（對(duì)比kylin）。索引使用bitmap，速度快。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Deep Storage（永久）,并加載到Historicals，可理解為冷數(shù)據(jù)和熱數(shù)據(jù)，可以適配各種后端存儲(chǔ)。自帶可視化圖形界面，這個(gè)比較贊。

Presto

純內(nèi)存計(jì)算的OLAP引擎，FaceBook團(tuán)隊(duì)之前使用HIVE，但HIVE依賴的MR太慢了，所以他們又搞了個(gè)Presto，通過(guò)并行的內(nèi)存計(jì)算去提速，本身不存數(shù)據(jù)。用于做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP。TeraData的團(tuán)隊(duì)支持過(guò)這個(gè)項(xiàng)目，但目前已經(jīng)沒(méi)有再支持了。

Google Mesa

Mesa是一個(gè)分布式、多副本的、高可用的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一般數(shù)據(jù)從上游服務(wù)產(chǎn)生（比如一個(gè)批次的spark streaming作業(yè)產(chǎn)生），在內(nèi)部做數(shù)據(jù)的聚合和存儲(chǔ)。支持近實(shí)時(shí)更新（與Cube方案比），數(shù)據(jù)分維度列和指標(biāo)列，指標(biāo)列指定聚合函數(shù)。

Apache Doris

前身是百度2017年開(kāi)源系統(tǒng)PALO，后貢獻(xiàn)給apache更名為Doris。Doris 是一個(gè) MPP 的 OLAP 系統(tǒng)，主 要整合了 Google Mesa(數(shù)據(jù)模型)，Apache Impala(MPP Query Engine)和 Apache ORCFile (存儲(chǔ)格式，編碼和壓縮) 的 技術(shù)。高度兼容Mysql協(xié)議。 元數(shù)據(jù)管理對(duì)impala的p2p模式做了更新，Doris 采用 Paxos 協(xié)議以及 Memory + Checkpoint + Journal 的機(jī)制來(lái)確保元數(shù)據(jù)的 高性能及高可靠 。

ElasticSearch

2010年第一個(gè)版本，2012成立公司運(yùn)營(yíng)。目前Elasticsearch是最受歡迎的企業(yè)搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。用于實(shí)時(shí)檢索。看家本事是通過(guò)倒排索引支撐的全文檢索

Parquet

基于Google Dremel 實(shí)現(xiàn)的一種精巧的列式存儲(chǔ)格式。核心思想是使用“分片和聚合算法”來(lái)標(biāo)示嵌套類型數(shù)據(jù)。支持多種查詢引擎和計(jì)算框架，能夠平滑轉(zhuǎn)換多種數(shù)據(jù)模型（如Avro, Thrift..等）。聚合算法的核心是分r、d值，代表Repetition level 和 definition level。R標(biāo)示發(fā)生了重復(fù)的字段的level，D:optional 或者 repeated可以不存在，但若實(shí)際存在則D值+1。通過(guò)這兩個(gè)值可以使用向量機(jī)恢復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

CarbonData

華為開(kāi)源的一種用于交互查詢的indexed列存。通過(guò)建立多級(jí)索引，來(lái)支持多維OLAP和點(diǎn)查詢。支持物化視圖。使用上建議根據(jù)列值特點(diǎn)來(lái)定義良好的索引維度，避免出現(xiàn)強(qiáng)distinct值帶來(lái)的負(fù)面結(jié)果。與SPARK集成更平滑，但仍然要注意使用多種后端存儲(chǔ)格式可能帶來(lái)的工作量。

MongoDb

MongoDb是一種開(kāi)源NoSQL文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，基本概念是數(shù)據(jù)庫(kù)、集合、文檔。文檔是一個(gè)鍵值(key-value)對(duì)(即BSON)。MongoDB 的文檔不需要設(shè)置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的數(shù)據(jù)類型，這與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的區(qū)別。支持固定大小的collection。支持MapReduce、聚合、分片與副本。MongoDb生態(tài)不斷完善，在數(shù)據(jù)庫(kù)排名中不斷升高，被各大互聯(lián)網(wǎng)公司追捧。商業(yè)公司10gen提供MongoDB支持，2009 年 2 月 10gen 正式開(kāi)源了 MongoDB 的第一個(gè)版本，后該公司改名為MongoDB，商業(yè)版提供加密、LDAP和Kerberos集成等更為完善的功能支持。

Cassandra

Apache Cassandra是一套開(kāi)源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。最初由facebook開(kāi)發(fā)之后開(kāi)源。使用寬列存儲(chǔ)模型，類似于HBase,但它不需要存儲(chǔ)在HDFS上，而是直接存本地，結(jié)合內(nèi)存和磁盤(pán)來(lái)進(jìn)行讀寫(xiě)。寫(xiě)入性能大于讀性能。從Benchmark測(cè)試結(jié)果來(lái)看整體性能優(yōu)于HBase。

參考：

Gartner 2019排名：Greenplum躍居第三

淺談從Google Mesa到百度PALO

使用Apache Kudu和Impala實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)分層

Oracle Exadata體系筆記

Teradata 架構(gòu)

有了HBase為什么還要Kudu？

MongoDB 上市后，帶你認(rèn)識(shí)這款非同一般的文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的spark 动态预加载数据_热门大数据引擎/组件概要的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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