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主流开源SQL引擎总结,不断改进的Hive始终遥遥领先

本文涵盖了6个开源领导者:Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto,还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”。 (有读者问:Druid 呢?我的回答是:检查后,我同意Druid 属于这一类别。) 使用SQL 引擎一词是有点随意的。例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce、TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL。“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark、Drill、HAWQ 和Presto 还可以和各种其他的数据存储系统配合使用。 不像关系型数据库,SQL 引擎独立于数据存储系统。相对而言,关系型数据库将查询引擎和存储绑定到一个单独的紧耦合系统中,这允许某些类型的优化。另一方面,拆分它们,提供了更大的灵活性,尽管...

HBase数据存储

HRegionServer  HBase的数据文件都存储在HDFS上,格式主要有两种: - HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装,即StoreFile底层就是HFile - HLog File:HBase中WAL(Write Ahead Log)的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File带项目符号的内容  - HRegionServer管理一些列HRegion对象 - 每个HRegion对应Table中一个Region,Hegion由多个HStore组成 - 每个HStore对应Table中一个Column Family存储 - Column Family就是一个集中的存储单元,故将具有相同IO的Column放在一个Column Family会更高效 HStore(MemStore和StoreFile)  - Client写入:存入MemStore,一直到MemStore满了->Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值->发...

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