大数据领域常用技术栈

4. OLAP引擎

• Druid
  开源的、基于列存储的、分布式的，适用于实时数据分析的存储系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询和低延迟数据导入。通过使用Bitmap indexing加速列存储的查询速度，并使用CONCISE算法来对bitmap indexing进行压缩，使得生成的segments比原始文本文件小很多，并且它的各个组成部分之间耦合性低，如果不需要实时数据完全可以忽略实时节点
• Kylin
  最初由eBayInc.开发并贡献至开源社区的分布式分析引擎。提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，它能在亚秒内查询巨大的Hive表。需要使用者对数仓模型有深度了解，并需构建cube。能够与多种可视化工具，如Tableau，PowerBI等，令用户可以使用BI工具对Hadoop数据进行分析
• Impala提供对HDFS、HBase等数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能的大数据查询分析引擎，由Cloudera开源。它基于Hive，使用Hive的元数据在内存中计算，具有实时、批处理、高并发等优点

• Presto
  开源的分布式大数据SQL查询引擎，适用于交互式分析查询。可以将多个数据源的数据进行合并，并且可以直接从HDFS读取数据，在使用前不需要大量的ETL操作

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（编辑：ASP站长）

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