kudu、Impala、交互式查询

1、Kudu

Hadoop生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBase内核构造这样的系统，即保留HBase的数据模型，而将其底层存储部分改为纯列式存储（目前HBase只能算是列簇式存储引擎），但这种修改难度较大。Kudu的出现有望解决这一难题。
Kudu是Cloudera开源的列式存储引擎，具有以下几个特点：

• C++语言开发，Kudu 的 API 可以使用 Java 和 C++
• 高效处理类OLAP负载
• 与MapReduce，Spark以及Hadoop生态系统中其他组件进行友好集成
• 可与Cloudera Impala集成，替代目前Impala常用的HDFS+Parquet组合
• 灵活的一致性模型
• 顺序写和随机写并存的场景下，仍能达到良好的性能
• 高可用，使用Raft协议保证数据高可靠存储
• 结构化数据模型

Kudu的出现，有望解决目前Hadoop生态系统难以解决的一大类问题，比如：
流式实时计算结果的更新
时间序列相关应用，具体要求有：

• 查询海量历史数据
• 查询个体数据，并要求快速返回
• 预测模型中，周期性更新模型，并根据历史数据快速做出决策

 

2、Impala

 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。

 Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如图 2所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

 

2、PostgreSQL

MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。


PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了 多个不同的社区版、商业版与企业版。


MySQL通常被认为是针对网站与应用的快速数据库后端，能够进行快速的读取和大量的查询操作，不过在复杂特性与数据完整性检查方面不太尽如人意。 


PostgreSQL是针对事务型企业应用的严肃、功能完善的数据库，支持强ACID特性和很多数据完整性检查。他们二者都在某些任务上具有很快的速度，MySQL不同存储引擎的行为有较大差别。

3、交互式查询

http://www.36dsj.com/archives/30017

基于Map-Reduce模式的Hadoop擅长数据批处理，不是特别符合即时查询的场景。实时查询一般使用MPP (Massively Parallel Processing)的架构，因此用户需要在Hadoop和MPP两种技术中选择。在Google的第二波技术浪潮中，一些基于Hadoop架构的快速 SQL访问技术逐步获得人们关注。现在有一种新的趋势是MPP和Hadoop相结合提供快速SQL访问框架。

最近有四个很热门的开源工具出 来：Impala、Shark、Stinger和Presto。这也显示了大数据领域对于Hadoop生态系统中支持实时查询的期望。总体来说，Impala、Shark、Stinger和Presto四个系统都是类SQL实时大数据查询分析引擎，但是它们的技术侧重点完全不同。而且它们也不 是为了替换Hive而生，Hive在做数据仓库时是非常有价值的。这四个系统与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，各有不同的侧重适应 面，但从客户端使用来看它们与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、Thrift接口、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储 资源池等。Hive与Impala、Shark、Stinger、Presto在Hadoop中的关系如图2所示。Hive适用于长时间的批处理查询分 析，而Impala、Shark、Stinger和Presto适用于实时交互式SQL查询，它们给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工 具。可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用这四个系统中的一个在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

 

1) Hive，披着SQL外衣的Map-Reduce。Hive是为方便用户使用Map-Reduce而在外面封装了一层SQL，由于Hive采 用了SQL，它的问题域比Map-Reduce更窄，因为很多问题，SQL表达不出来，比如一些数据挖掘算法，推荐算法、图像识别算法等，这些仍只能通过 编写Map-Reduce完成。

2) Impala：Google Dremel的开源实现（Apache Drill类似），因为交互式实时计算需求，Cloudera推出了Impala系统，该系统适用于交互式实时处理场景，要求最后产生的数据量一定要少。

3) Shark/Spark：为了提高Map-Reduce的计算效率，Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark，Spark可看 做基于内存的Map-Reduce实现，此外，伯克利还在Spark基础上封装了一层SQL，产生了一个新的类似Hive的系统Shark。

4) Stinger Initiative（Tez optimized Hive）：Hortonworks开源了一个DAG计算框架Tez，Tez可以理解为Google Pregel的开源实现，该框架可以像Map-Reduce一样，可以用来设计DAG应用程序，但需要注意的是，Tez只能运行在YARN上。Tez的一 个重要应用是优化Hive和PIG这种典型的DAG应用场景，它通过减少数据读写IO，优化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。

5) Presto：FaceBook于2013年11月份开源了Presto，一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数 据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层，来满足在不同数据存储系统（包括HBase、HDFS、Scribe等）之上都可 以使用SQL进行查询。