大数据十大开源查询引擎

2021-09-241.Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为Map-Reduce任务进行运行，可以理解为披着SQL外衣的Map-Reduce。十分适合数据仓库的统计分析。

弊端：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

贡献者：:Cloudera

简介： Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速，交互式的SQL查询。除了使用相同的存储平台外， Impala和Apache Hive一样也使用了相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动和用户接口（Hue Beeswax），这就很方便的为用户提供了一个相似并且统一的平台来进行批量或实时查询。

Cloudera Impala 是用来进行大数据查询的补充工具。 Impala 并没有取代像Hive这样基于MapReduce的分布式处理框架。Hive和其它基于MapReduce的计算框架非常适合长时间运行的批处理作业，例如那些涉及到批量 Extract、Transform、Load ，即需要进行ETL作业。

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，它可以看成是Google Dremel架构和MPP (Massively Parallel Processing)结构的结合体。Impala没有再使用缓慢的Hive&Map-Reduce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4所示，Impala主要由Impalad，State Store和CLI组成。Impalad与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的Impalad为Coordinator，Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接，用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。Impala State Store跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息，由state-stored进程表示，它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息，当State Store离线后，因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作，但会因为有些Impalad失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。

3.Presto

贡献者：：Facebook

简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。

Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

和Hive对比

Presto的运行模型与Hive有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的Map-Reduce任务，一个接着一个地运行。每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。然而Presto引擎没有使用Map-Reduce。它使用了一个定制的查询执行引擎和响应操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一个处理段。 这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。同时，Presto设计了一个简单的数据存储抽象层，来满足在不同数据存储系统之上都可以使用SQL进行查询。存储连接器目前支持除Hive/HDFS外，还支持HBase、Scribe和定制开发的系统。

更多内容，参考

4.Spark

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop Map-Reduce的通用的并行计算框架，Spark基于Map-Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop Map-Reduce所具有的优点；但不同于Map-Reduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map-Reduce的算法。

与Hadoop的对比，Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高，因此Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。Spark比Hadoop更通用，Spark提供的数据集操作类型有很多种（map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort，partionBy等），而Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与Map-Reduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

5.Shark

Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

Shark复用了Hive的大部分组件，如下所示：

SQL Parser&Plan generation: Shark完全兼容Hive的HQL语法，而且Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 query Plan generation，仅仅最后的Physical Plan execution阶段用Spark代替Hadoop Map-Reduce；

metastore：Shark采用和Hive一样的meta信息，Hive里创建的表用Shark可无缝访问；

SerDe: Shark的序列化机制以及数据类型与Hive完全一致；

UDF: Shark可重用Hive里的所有UDF。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD（Resilient Distributed Dataset），实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用；

Driver：Shark在Hive的CliDriver基础上进行了一个封装，生成一个SharkCliDriver，这是shark命令的入口；

ThriftServer：Shark在Hive的ThriftServer（支持JDBC/ODBC）基础上，做了一个封装，生成了一个SharkServer，也提供JDBC/ODBC服务。

6.Stinger

贡献者： Hortonworks

简介： 原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。

某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：

?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。

?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。

?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。

?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。

7.Apache Drill

贡献者：MapR

简介：Apache Drill是是一个能够对大数据进行交互分析、开源的分布式系统，且基于Google Dremel实现，它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。Drill能够帮助企业用户快速、高效地进行Hadoop数据查询和企业级大数据分析。Drill于2012年8月份由Apache推出。

从Drill官方对其架构的介绍中得知，其具有适于实时的分析和快速的应用开发、适于半结构化/嵌套数据的分析、兼容现有的SQL环境和Apache Hive等特征。另外，Drill的核心模块是Drillbit服务，该服务模块包括远程访问子模块、SQL解析器、查询优化器、任务计划执行引擎、存储插件接口（DFS、HBase、Hive等的接口）、分布式缓存模块等几部分

8.Apache Tajo

简介：Apache Tajo项目的目的是在HDFS之上构建一个先进的数据仓库系统。Tajo将自己标榜为一个“大数据仓库”，但是它好像和之前介绍的那些低延迟查询引擎类似。虽然它支持外部表和Hive数据集（通过HCatalog），但是它的重点是数据管理，提供低延迟的数据访问，以及为更传统的ETL提供工具。它也需要在数据节点上部署Tajo特定的工作进程。

Tajo的功能包括：

?ANSI SQL兼容

?JDBC 驱动

?集成Hive metastore能够访问Hive数据集

?一个命令行客户端

?一个自定义函数API

9.Phoenix

贡献者： Salesforce

简介： 这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

Phoenix最值得关注的一些特性有：

?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API

?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模

?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键

?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列

?版本化的模式仓库：当写入数据时大数据查询，快照查询会使用恰当的模式

?DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE

?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持

?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中

?紧跟ANSI SQL标准

10.Pig

Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。

Pig最大的作用就是对mapreduce算法(框架)实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句，在Pig中称之为Pig Latin，在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行排序、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining)，Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集进行操作，也就是传说中的UDF(user-defined functions)。

性能对比测试

通过对Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto的评测和分析，总结如下：

列存储一般对查询性能提升明显，尤其是大表是一个包含很多列的表。例如，从Stinger（Hive 0.11 with ORCFile）VS Hive，以及Impala的Parquet VS Text file；

绕开MR计算模型，省去中间结果的持久化和MR任务调度的延迟，会带来性能提升。例如，Impala，Shark，Presto要好于Hive和Stinger，但这种优势随着数据量增加和查询变复杂而减弱；

使用MPP数据库技术对连接查询有帮助。例如，Impala在两表，多表连接查询中优势明显；

充分利用缓存的系统在内存充足的情况下性能优势明显。例如，Shark，Impala在小数据量时性能优势明显；内存不足时性能下降严重，Shark会出现很多问题；

数据倾斜会严重影响一些系统的性能。例如，Hive、Stinger、Shark对数据倾斜比较敏感，容易造成倾斜；Impala受这方面的影响似乎不大；

对于Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto这五类开源的分析引擎，在大多数情况下，Imapla的综合性能是最稳定的，时间性能也是***的，而且其安装配置过程也相对容易。其他分别为Presto、Shark、Stinger和Hive。在内存足够和非Join操作情况下，Shark的性能是***的。

总结

对大数据分析的项目来说，技术往往不是最关键的，关键在于谁的生态系统更强，技术上一时的领先并不足以保证项目的最终成功。对于Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto来讲，最后哪一款产品会成为事实上的标准还很难说，但我们唯一可以确定并坚信的一点是，大数据分析将随着新技术的不断推陈出新而不断普及开来，这对用户永远都是一件幸事。

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（编辑：鹰潭站长网）

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