文章目录
目前离线数仓已经搭建完毕，之前的业务指标一直在用Hive做T+1处理，用Azkaban每日凌晨进行数据的清洗处理和指标计算，现在进一步想增加交互式查询和更加灵活的指标和报表计算。所以需要在原有系统中引入一个OLAP引擎。对目前主流技术做了一些调研和对比，便有了下文。
一.OLTP和OLAP区别
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。OLTP则是面向事务，主要用在业务系统，比如MySQL等。
| OLTP | OLAP | |
|---|---|---|
| 主要使用场景 | 在线业务服务 | 数据分析，挖掘，机器学习 |
| 涉及数据量 | 当前正在发生的业务数据 | 历史存档数据，可能时间跨度比较大 |
| 事务和数据完整性 | 对事物和数据一致性要求很高 | 对事物能力没有要求，数据不一致也可重建数据 |
| 功能使用需求 | 简单的增删改查，要求响应时间极短 | 复杂的聚合和多数据源关联；查询执行时间可到分钟、小时、天 |
| 并发要求 | 高并发 | 低并发 |
| 技术实现方案 | 事务；索引；存储计算耦合 | 大量SCAN；列式存储；存算可以分离 |
| 可用性要求 | 非常高 | 要求不高 |
| 数据模型/规约 | 关系模型，3NF范式 | 维度模型，关系模型，对范式要求低 |
| 技术典范 | MySQL，Oracle | SQL-On-Hadoop |
二.OLAP分类
OLAP 是一种让用户可以用从不同视角方便快捷的分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分为3类：多维OLAP ( Multi-dimensional OLAP )、关系型OLAP ( Relational OLAP ) 和混合OLAP ( Hybrid OLAP ) 三大类。
1.多维OLAP
代表技术：
Druid 和 Kylin
MOLAP一般会根据用户定义的数据维度、度量（也可以叫指标）在数据写入时生成预聚合数据；Query查询到来时，实际上查询的是预聚合的数据而不是原始明细数据，在查询模式相对固定的场景中，这种优化提速很明显。
MOLAP 的优点和缺点都来自于其数据预处理 ( pre-processing ) 环节。数据预处理，将原始数据按照指定的计算规则预先做聚合计算，这样避免了查询过程中出现大量的即使计算，提升了查询性能。
但是这样的预聚合处理，需要预先定义维度，会限制后期数据查询的灵活性；如果查询工作涉及新的指标，需要重新增加预处理流程，损失了灵活度，存储成本也很高；同时，这种方式不支持明细数据的查询，仅适用于聚合型查询（如：sum，avg，count）。
因此，MOLAP 适用于查询场景相对固定并且对查询性能要求非常高的场景。 如广告主经常使用的广告投放报表分析。
2.关系型OLAP
典型代表是：
Presto，Impala，GreenPlum，Clickhouse，Elasticsearch，Hive，Spark SQL，Flink SQL。
ROLAP的优势在于以下两个方面：
第一，在数据写入时，ROLAP并未使用像MOLAP那样的预聚合技术。ROLAP收到Query请求时，会先解析Query，生成执行计划，扫描数据，执行关系型算子，在原始数据上做过滤(Where)、聚合(Sum, Avg, Count)、关联(Join)，分组（Group By)、排序（Order By）等，最后将结算结果返回给用户，整个过程都是即时计算，没有预先聚合好的数据可供优化查询速度，拼的都是资源和算力的大小。
第二，ROLAP 不需要进行数据预处理 ( pre-processing )，因此查询灵活，可扩展性好。这类引擎使用 MPP 架构 ( 与Hadoop相似的大型并行处理架构，可以通过扩大并发来增加计算资源 )，可以高效处理大量数据。
但是ROLAP也存在着劣势，那就是当数据量较大或 query 较为复杂时，查询性能也无法像 MOLAP 那样稳定。 所有计算都是即时触发 ( 没有预处理 )，因此会耗费更多的计算资源，带来潜在的重复计算。
因此，ROLAP 适用于对查询模式不固定、查询灵活性要求高的场景。如数据分析师常用的数据分析类产品，他们往往会对数据做各种预先不能确定的分析，所以需要更高的查询灵活性。
3.混合OLAP
混合 OLAP的优势在于其很好的结合了MOLAP和ROLAP的优势之处，并且提供了所有聚合级别的快速访问。同时因为它仅将聚合信息存储在OLAP服务器上, 而详细记录保留在关系数据库中。因此, 不会保留详细记录的重复副本，平衡了磁盘空间需求。
混合 OLAP的劣势恰恰在于其由于集成了MOLAP和ROLAP，因此需要同时支持MOLAP和ROLAP，并且本身的体系结构也非常复杂。
三.计算模型对比
- Scatter-Gather执行模型：相当于MapReduce中的一趟Map和Reduce，没有多轮的迭代，而且中间计算结果往往存储在内存中，通过网络直接交换。Elasticsearch、Druid、Kylin都是此模型。
- MapReduce：Hive是此模型
- MPP：MPP学名是大规模并行计算，其实很难给它一个准确的定义。如果说的宽泛一点，Presto、Impala、Doris、Clickhouse、Spark SQL、Flink SQL这些都算。有人说Spark SQL和Flink SQL属于DAG模型，我们思考后认为，DAG并不算一种单独的模型，它只是生成执行计划的一种方式。
四.OLAP处理框架
1.Hive
Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具。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。
主要功能是可以将sql语句转换为相对应的MapReduce任务进行运行，这样可能处理海量的数据批量，
Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛。
当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况。但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品。
2.Presto
Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，基于内存的低延迟高并发并行计算（mpp），适用于交互式分析查询。
- 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等
- 完全支持ANSI SQL标准，用户可以直接使用 ANSI SQL 进行数据查询和计算
- 可以混合多个catalog进行join查询和计算，支持跨数据源的级联查询
- 基于PipeLine进行设计的，流水管道式数据处理，支持数据规模GB~PB，计算中拿出一部分放在内存、计算、抛出、再拿。
- SQL on Hadoop：弥补Hive的效率性能和灵活性的不足，Presto和Spark SQL、Impala有很多异曲同工之处。
3.Impala
Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。 Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。
Impala 的缺点也很明显，首先严重依赖Hive，而且稳定性也稍差，元数据需要单独的mysql/pgsql来存储，对数据源的支持比较少，很多nosql是不支持的。但是，估计是cloudera的国内市场推广做的不错，Impala在国内的市场不错。
4.ClickHouse
Clickhouse是一个用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。
是由俄罗斯的Yandex公司为了Yandex Metrica网络分析服务而开发。它支持分析实时更新的数据，Clickhouse以高性能著称。
ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hadoop 生态、安装和维护简单、查询速度快、可以支持SQL等特点在大数据分析领域披荆斩棘越走越远。
5.Druid
Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。
Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。
Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。
目前 Druid 的去重都是非精确的，Druid 适合处理星型模型的数据，不支持关联操作。也不支持数据的更新。
Druid最大的优点还是支持实时与查询功能，解约了很多开发工作。
Apache Druid 具有以下特点：
- 亚秒级 OLAP 查询，包括多维过滤、Ad-hoc 的属性分组、快速聚合数据等等。
- 实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
- 高效的多租户能力，最高可以做到几千用户同时在线查询。
- 扩展性强，支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。
- 极高的高可用保障，支持滚动升级。
6.Kylin
Apache Kylin?是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
kylin特性：
- 可扩展超快olap引擎，Hadoop/Spark上百亿数据规模
- 提供 Hadoop ANSI SQL 接口
- 交互式查询能力，用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互
- 百亿以上数据集构建多维立方体（MOLAP CUBE）
- 与BI工具无缝整合，如Tableau，PowerBI/Excel，MSTR，QlikSense，Hue和SuperSet
7.Spark SQL&Flink SQL
Spark SQL、Flink SQL的执行速度更快，编程API丰富，同时支持流式计算与批处理，并且有流批统一的趋势，使大数据应用更简单
8.Kudu
kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。
数据格式在parquet基础上做了些修改，支持二级索引，更像一个列式存储，而不是HBase schema-free的kv方式。
kudu也是cloudera主导的项目，跟Impala结合比较好，通过impala可以支持update操作。
kudu相对于原有parquet和ORC格式主要还是做增量更新的。
9.Hbase(Phoenix)
HBase 是一个开源的、分布式的、版本化的 NoSQL 数据库（也即非关系型数据库），它利用 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）提供分布式数据存储。与传统的关系型数据库类似，HBase 也以表的形式组织数据，表也由行和列组成；不同的是，HBase 有列族的概念，它将一列或者多列组织在一起，HBase 的每一个列都必须属于某个列族。
HBase 是一个可以进行随机访问的存取和检索数据的存储平台，存储结构化和半结构化的数据，因此一般的网站可以将网页内容和日志信息都存在 HBase 里。
10.Doris
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
小结
每一种OLAP框架，都有各自的优点和局限性，比如Hive基于HDFS做大批量离线任务很方便，而Presto和Impala则是为了改进Hive速度慢的特点，利用内存计算，是一种空间换时间的策略，而Kylin和Druid则更加激进，直接可以做预聚合，牺牲灵活性的同时换来极致的速度优势。而ClickHouse、Kudu、Hbase、Doris等分布式数据库则天生就是为大数据和快速查询做足了功课。SparkSQL和FlinkSQL等，则在编码层面更加灵活。