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大数据技术的对决——Spark对Impala对Hive对Presto

在大数据浪潮全面来袭的历史背景下,我们一直面临着同一类难题的困扰——该选择哪款工具解决相关问题?这项挑战在大数据SQL引擎领域同样存在。作为大数据报告工具开发商,AtScale公司通过基准测试为我们带来了如下答案: 1. Spark 2.0在大规模查询性能方面可达1.6版本的2.4倍。二者的小规模查询性能基本持平。 Spark 2.0 improved its large query performance by an average of 2.4X over Spark 1.6 (so upgrade!). Small query performance was already good and remained roughly the same. 2. Impala 2.6版本在大规模查询性能可达2.3版本的2.8倍,小规模查询基本持平。 Impala 2.6 is 2.8X as fast for large queries as version 2.3. Small query performance was already good and remained roughly ...

为什么说Storm比Hadoop 快?

快”这个词是不明确的,专业属于点有两个层面: 1.时延 , 指数据从产生到运算产生结果的时间,题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐, 指系统单位时间处理的数据量。 首先明确一点,在消耗资源相同的情况下,一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 storm的网络直传、内存计算,其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时,storm的流式处理,省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业,也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看,storm要快于hadoop。 说一个典型的场景,几千个日志生产方产生日志文件,需要进行一些ETL操作存入一个数据库。 假设利用hadoop,则需要先存入hdfs,按每一分钟切一个文件的粒度来算(这个粒度已经极端的细了,再小的话hdfs上会一堆小文件),hadoop开始计算时,1分钟已经过去了,然后再开始调度任务又花了一分钟,然后作业运行起来,假设机器特别多,几钞钟就算完了,然后写数据库假设也花了很少的时间,这样,从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。 而流式计算...

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