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開(kāi)源大數(shù)據(jù)OLAP組件，可以分為MOLAP和ROLAP兩類(lèi)。ROLAP中又可細(xì)分為MPP數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL引擎兩類(lèi)。對(duì)于SQL引擎又可以再細(xì)分為基于MPP架構(gòu)的SQL引擎和基于通用計(jì)算框架的SQL引擎：

1. MOLAP一般對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有優(yōu)化，并且進(jìn)行部分預(yù)計(jì)算，因此查詢(xún)性能最高。但通常對(duì)查詢(xún)靈活性有限制。

2. MPP數(shù)據(jù)庫(kù)是個(gè)完整的數(shù)據(jù)庫(kù)，通常數(shù)據(jù)需要導(dǎo)入其中才能完成OLAP功能。MPP數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)入庫(kù)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)分布可以做優(yōu)化，雖然入庫(kù)效率有一定下降，但是對(duì)后期查詢(xún)性能的提高有很大幫助。MPP數(shù)據(jù)庫(kù)可以提供靈活的即席查詢(xún)能力，但一般對(duì)查詢(xún)數(shù)據(jù)量有一定限制，無(wú)法支撐特別大的數(shù)據(jù)量的查詢(xún)。

3. SQL引擎只提供SQL執(zhí)行的能力，本身一般不負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，通?？梢詫?duì)接多種數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，如HDFS、HBase、MySQL等。有的還支持聯(lián)邦查詢(xún)能力，可以對(duì)多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)合分析。SQL引擎中，基于MPP架構(gòu)的SQL引擎，一般對(duì)在線(xiàn)查詢(xún)場(chǎng)景有特殊優(yōu)化，所以端到端查詢(xún)性能一般要高于基于通用計(jì)算框架的SQL引擎；但是在容錯(cuò)性和數(shù)據(jù)量方面又會(huì)遜于基于通用計(jì)算框架的SQL引擎。

總之，可以說(shuō)沒(méi)有一個(gè)OLAP系統(tǒng)能同時(shí)在處理規(guī)模，靈活性和性能這三個(gè)方面做到完美，用戶(hù)需要基于自己的需求進(jìn)行取舍和選型。

對(duì)比差異

1. SparkSQL是Hadoop中另一個(gè)著名的SQL引擎，它以Spark作為底層計(jì)算框架，Spark使用RDD作為分布式程序的工作集合，它提供一種分布式共享內(nèi)存的受限形式。在分布式共享內(nèi)存系統(tǒng)中，應(yīng)用可以向全局地址空間的任意位置進(jìn)行讀寫(xiě)作，而RDD是只讀的，對(duì)其只能進(jìn)行創(chuàng)建、轉(zhuǎn)化和求值等作。這種內(nèi)存操作大大提高了計(jì)算速度。SparkSql的性能相對(duì)其他的組件要差一些，多表單表查詢(xún)性能都不突出。

2. Impala官方宣傳其計(jì)算速度是一大優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際測(cè)試中我們也發(fā)現(xiàn)它的多表查詢(xún)性能和presto差不多，但是單表查詢(xún)方面卻不如presto好。而且Impala有很多不支持的地方，例如：不支持update、delete操作，不支持Date數(shù)據(jù)類(lèi)型，不支持ORC文件格式等等，所以我們查詢(xún)時(shí)采用parquet格式進(jìn)行查詢(xún)，而且Impala在查詢(xún)時(shí)占用的內(nèi)存很大。

3. Presto綜合性能比起來(lái)要比其余組件好一些，無(wú)論是查詢(xún)性能還是支持的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式方面都要突出一些，在單表查詢(xún)時(shí)性能靠前，多表查詢(xún)方面性能也很突出。由于Presto是完全基于內(nèi)存的并行計(jì)算，所以presto在查詢(xún)時(shí)占用的內(nèi)存也不少，但是發(fā)現(xiàn)要比Impala少一些，比如多表join需要很大的內(nèi)存，Impala占用的內(nèi)存比presto要多。

4. HAWQ 吸收了先進(jìn)的基于成本的 SQL 查詢(xún)優(yōu)化器，自動(dòng)生成執(zhí)行計(jì)劃，可優(yōu)化使用hadoop 集群資源。HAWQ 采用 Dynamic pipelining 技術(shù)解決這一關(guān)鍵問(wèn)題。Dynamic pipelining 是一種并行數(shù)據(jù)流框架，利用線(xiàn)性可擴(kuò)展加速Hadoop查詢(xún)，數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)在HDFS上，并且其SQL查詢(xún)優(yōu)化器已經(jīng)為基于HDFS的文件系統(tǒng)性能特征進(jìn)行過(guò)細(xì)致的優(yōu)化。但是我們發(fā)現(xiàn)HAWQ在多表查詢(xún)時(shí)比Presto、Impala差一些；而且不適合單表的復(fù)雜聚合操作，單表測(cè)試性能方面要比其余四種組件差很多，hawq環(huán)境搭建也遇到了諸多問(wèn)題。

5. ClickHouse 作為目前所有開(kāi)源MPP計(jì)算框架中計(jì)算速度最快的，它在做多列的表，同時(shí)行數(shù)很多的表的查詢(xún)時(shí)，性能是很讓人興奮的，但是在做多表的join時(shí)，它的性能是不如單寬表查詢(xún)的。性能測(cè)試結(jié)果表明ClickHouse在單表查詢(xún)方面表現(xiàn)出很大的性能優(yōu)勢(shì)，但是在多表查詢(xún)中性能卻比較差，不如presto、impala、hawq的效果好。

6. GreenPlum作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，它的特點(diǎn)主要就是查詢(xún)速度快，數(shù)據(jù)裝載速度快，批量DML處理快。而且性能可以隨著硬件的添加，呈線(xiàn)性增加，擁有非常良好的可擴(kuò)展性。因此，它主要適用于面向分析的應(yīng)用。比如構(gòu)建企業(yè)級(jí)ODS/EDW，或者數(shù)據(jù)集市等，GREENPLUM都是不錯(cuò)的選擇。

到此，關(guān)于“大數(shù)據(jù)OLAP系統(tǒng)可以分為哪兩類(lèi)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！