HAWQ技术总结：

1、 官网： http://hawq.incubator.apache.org/

2、 特性

2.1 sql支持完善

ANSI SQL标准，OLAP扩展，标准JDBC/ODBC支持。

2.2 具有MPP的性能。

2.3 支持外部数据整合。

      HAWQ能够访问HDFS上的Json文件、Hive、HBase等外部数据。

2.4 支持ACID事务。

　　这是很多现有基于SqlonHadoop引擎无法做到的，能够好的保证数据一致性。

3、 优缺点：

优点：

　　* sql支持度好：目前能支持SQL99，SQL2003标准

　　* 支持事务。

　　* 支持insert

缺点：

　　* 基于GreenPlum实现，技术实现复杂，包含多个组件。比如对于外部数据源，需要通过PXF单独进行处理；

　　* C++实现，对内存的控制比较复杂，如果出现segmentfault直接导致当前node挂掉。

　　* 安装配置复杂；

4、 关键技术:

4.1 系统架构与关键组件

　　HAWQ集群的主要组件。其中有几个Master节点：包括HAWQ master节点，HDFS master节点NameNode，YARN master节点ResourceManager。每个Slave节点上部署有HDFS DataNode，YARN NodeManager以及一个HAWQ Segment。HAWQ Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。

查询执行器运行在资源容器里。在这个架构下，节点可以动态的加入集群，并且不需要数据重分布。当一个节点加入集群时，它会向HAWQ++ Master节点发送心跳，然后就可以接收未来查询了。

　　上图是HAWQ master节点内部架构图。可以看到在HAWQ的 Master节点内部有如下重要组件：查询解析器，优化器，资源代理，资源管理器，HDFS元数据缓存，容错服务，查询派遣器和元数据服务。在Slave节点上安装有一个物理Segment，在查询执行时，针对一个查询，弹性执行引擎会启动多个虚拟Segment同时执行查询，节点间数据交换通过Interconnect（高速互联网络，基于UDP）进行。如果一个查询启动了1000个虚拟Segment，意思是这个查询被均匀的分成了1000份任务，这些任务会并行执行。

　　其中，资源管理器通过资源代理向全局资源管理器（比如YARN）动态申请资源，并缓存资源。在不需要的时候返回资源。缓存资源的主要原因是减少HAWQ与yarn之间的交互代价。因为HAWQ是支持ms级查询。如果每一个查询都向资源管理器申请资源的话，性能会受到影响。位置信息存储在HDFS NameNode上。如果每个查询都访问HDFS NameNode会造成NameNode的瓶颈。所以在HAWQ Master节点上建立了HDFS元数据缓存。查询派遣器则是在优化完查询以后，蒋计划派遣到各个节点上执行，并协调查询执行。

4.2  PXF扩展框架

HAWQ通过名为Pivotal eXtension Framework（PXF）的模块提供数据联合功能。除了常见的数据联合功能外，PXF还利用SQL on Hadoop提供可扩展的功能，PXF提供框架API 使得开发人员能够数据堆栈开发新的连接器，从而增强强数据引擎的松散耦合。

4.3  GPORCA查询优化器

在分区查询、子查询、去重聚合、insert上改进优化。

5、 Benchmark

完全支持TPC-DS.

图中所示的基准测试是通过TPC-DS中的99个模板生成的111个查询来执行的。图中显示了4种基于SQL-on-Hadoop常见系统的合规等级，绿色和蓝色分别表示：每个系统可以优化的查询个数；可以完成执行并返回查询结果的查询个数。从图中可以看到，HAWQ完成了所有查询