开源的OLAP引擎

大数据的声音虽然没有前几年热闹,但hadoop生态圈的造轮子脚步一点也没停下来。最近几天有空,梳理一下各种OLAP的计算和存储框架。

  • 纯计算框架(query engine)
    • Impala 目前在国内已经有不少商业客户在使用,估计是cloudera的国内市场推广做的不错。
      • 架构上,元数据需要单独的mysql/pgsql来存储,需要两个单独的stateserver和catalogserver来管理集群状态和元数据的变化;
      • SQL compilation支持。CBO和vectorization介绍不详细;impala的使用文档比较详细,内部技术细节的文档不多;
      • 对数据源的支持比较少,很多nosql是不支持的;
      • C++开发,cloudera主导。
    • Drill Drill是一个纯粹的SQL query engine,支持多种data source,Hadoop storage, S3-style云存储,NoSQL存储。
      • 主要特点是支持多种的data source(HDFS HBase Mongo S3 kafka openTSDB等等),查询前不需要etl工具做转换,跟BI工具集成比较好;
      • 支持SQL compilation,CBO这块用的calcite,支持data locality aware,predicate 可以下推到store层,如果store层有对应的filter。
      • 架构中比较有特点的两个地方:
        • meta data存储在底层存储引擎中,不像hive还需要一个mysql。
        • 用一个distributed in-memory k/v cache(infinispan,jboss cache的后继项目)来缓存查询查询计划分片,执行中间结果和统计信息。
      • SQL compilation,Vectorization, pipeline等技术都支持。
      • java开发,MapR公司主导。impala和drill不同的技术路线跟两个公司的定位有很大关系。
    • presto 最初是facebook主导开发,开源后传统的数仓公司TeraData提供商业支持。
      • 支持的多种数据源,mysql redis kafka cassandra等,支持的数据源比Drill要少,对Json数据的支持没有Drill好
      • 内部的架构有点像impala,一个coodinator+多个worker。
    • Hive 最初也是facebook开发。
      • 最初Hive的性能着实堪忧,目前也增加了CBO和vectorization等新特性。map reduce中间结果存盘确实是个硬伤。
    • SparkSQL 跟其他的OLAP引擎不同,sparkSQL分析的数据以RDD/DataFrame方式存放在spark集群中。
      • sparkSQL的CBO要到最新的2.2版本才支持,vectorization特性还在开发中
  • 存储框架(data store)
    • kudu kudu是一套完全独立的分布式存储引擎,很多设计概念上借鉴了HBase,但是又跟HBase不同
      • 不需要HDFS,通过raft做数据复制;sharding策略支持keyrange和hash多种;
      • 数据格式在parquet基础上做了些修改,支持二级索引,更像一个列式存储,而不是HBase schema-free的kv方式
      • kudu也是cloudera主导的项目,跟hadoop ecosystem结合比较好,尤其impala,通过impala可以支持update操作
    • Druid Druid的整体定位跟kylin比较像,适用于存储和查询eventlog。
      • 首先它没有自己的存储引擎,而是依赖于HDFS S3等; native查询接口是Http+json,SQL接口需要依赖于社区的库或者Hive;不支持Join。
      • 数据以上卷(roll-up)的方式从外部导入。简单的说对导入时,根据用户指定的统计策略,对某些列(维度)的数据做聚合统计,将聚合数据存盘以节省存储空间。导入有方式,事实和批量;导入时会根据对数据做分片,还可以指定列的索引(索引建在分片上)和压缩方式
      • java开发,使用的公司比较多,阿里,netflix,ebay等, 有个公司imply提供商业支持。
  • Hybrid compute storage
    • palo palo是百度开源的一个数仓产品,官方说法是谷歌mesa和clouderaimpala的结合
      • palo实现了SQL查询引擎和分布式存储引擎,不依赖任何hadoop组件
      • palo的meta data并不依赖于一个单点的metadata storage(例如hive的mysql),而是通过Paxos-like协议做了多点复制,这样的多个节点可以同时提供查询能力
      • sharding策略是先按照某个列做key-range(例如时间戳)切分,然后再按照hash(例如UserID)切分
      • 存储引擎方面,palo支持ORC或者parquet这种方式的列存
      • 为了支持近实时导入,存储引擎层实现了MVCC
      • 保存全量数据的同时,支持rollup 物化视图
      • 简单的多租户支持
      • C++编写,利用LLVM实现vectorization
    • clickhouse 俄罗斯yandex开源的一个数仓产品,c++编写。跟palo或者mesa定位类似,目前官方文档是俄语的,国内有一些翻译,有人在尝试

https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Impala

https://www.cloudera.com/documentation/cdh/5-0-x/Impala/Installing-and-Using-Impala/ciiu_concepts.html

https://drill.apache.org/architecture/

https://drill.apache.org/blog/2017/12/15/drill-1.12-released/

https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Drill

https://en.wikipedia.org/wiki/Presto_(SQL_query_engine)

https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hive

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Vectorized+Query+Execution

https://hortonworks.com/blog/hive-0-14-cost-based-optimizer-cbo-technical-overview/

https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-16060

https://databricks.com/blog/2017/08/31/cost-based-optimizer-in-apache-spark-2-2.html

http://kudu.apache.org/overview.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Druid_(open-source_data_store)

http://druid.io/docs/0.11.0/design/index.html

https://hortonworks.com/blog/apache-hive-druid-part-1-3/

https://github.com/baidu/palo

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