編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào)“InfoQ”（ID：infoqchina），作者覃璐，編輯Tina；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
根據(jù) O’Reilly 2016年數(shù)據(jù)科學(xué)薪資調(diào)查顯示，SQL 是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域使用最廣泛的語(yǔ)言。大部分項(xiàng)目都需要一些SQL 操作，甚至有一些只需要SQL。本文就帶你來(lái)了解這些主流的開(kāi)源SQL引擎！背景介紹
本文涵蓋了6個(gè)開(kāi)源領(lǐng)導(dǎo)者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，還加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。以及2個(gè)商業(yè)化選擇Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL，IBM 尚未將后者更名為“Watson SQL”。
（有讀者問(wèn)：Druid 呢？我的回答是：檢查后，我同意Druid 屬于這一類別。）
使用SQL 引擎一詞是有點(diǎn)隨意的。例如Hive 不是一個(gè)引擎，它的框架使用MapReduce、TeZ 或者Spark 引擎去執(zhí)行查詢，而且它并不運(yùn)行SQL，而是HiveQL，一種類似SQL 的語(yǔ)言，非常接近SQL。“SQL-in-Hadoop” 也不適用，雖然Hive 和Impala 主要使用Hadoop，但是Spark、Drill、HAWQ 和Presto 還可以和各種其他的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)配合使用。
不像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，SQL 引擎獨(dú)立于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。相對(duì)而言，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將查詢引擎和存儲(chǔ)綁定到一個(gè)單獨(dú)的緊耦合系統(tǒng)中，這允許某些類型的優(yōu)化。另一方面，拆分它們，提供了更大的靈活性，盡管存在潛在的性能損失。
下面的圖1展示了主要的SQL 引擎的流行程度，數(shù)據(jù)由奧地利咨詢公司Solid IT 維護(hù)的DB-Engines 提供。DB-Engines 每月為超過(guò)200個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)計(jì)算流行得分。得分反應(yīng)了搜索引擎的查詢，在線討論的提及，提供的工作，專業(yè)資歷的提及，以及tweets。
來(lái)源：DB-Engines，2017年1月
雖然Impala、Spark SQL、Drill、Hawq 和Presto 一直在運(yùn)行性能、并發(fā)量和吞吐量上擊敗Hive，但是Hive 仍然是最流行的（至少根據(jù)DB-Engines 的標(biāo)準(zhǔn)）。原因有3個(gè)：
-
Hive 是Hadoop 的默認(rèn)SQL 選項(xiàng)，每個(gè)版本都支持。而其他的要求特定的供應(yīng)商和合適的用戶；
-
Hive 已經(jīng)在減少和其他引擎的性能差距。大多數(shù)Hive 的替代者在2012年推出，分析師等待Hive 查詢的完成等到要自殺。然而當(dāng)Impala、Spark、Drill 等大步發(fā)展的時(shí)候，Hive只是一直跟著，慢慢改進(jìn)?，F(xiàn)在，雖然Hive 不是最快的選擇，但是它比五年前要好得多；
-
雖然前沿的速度很酷，但是大多數(shù)機(jī)構(gòu)都知道世界并沒(méi)有盡頭。即使一個(gè)年輕的市場(chǎng)經(jīng)理需要等待10秒鐘來(lái)查明上周二Duxbury 餐廳的雞翅膀的銷量是否超過(guò)了牛肉漢堡。
在下面的圖2中可以看出，相對(duì)于領(lǐng)先的商業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用，用戶對(duì)頂尖的SQL 引擎更感興趣。
來(lái)源：DB-Engines，2017年1月
對(duì)于開(kāi)源項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，最佳的健康度量是它的活躍開(kāi)發(fā)者社區(qū)的大小。如下面的圖3所示，Hive 和Presto 有最大的貢獻(xiàn)者基礎(chǔ)。（Spark SQL 的數(shù)據(jù)暫缺）
來(lái)源：Open Hub
在2016年，Cloudera、Hortonworks、Kognitio 和Teradata 陷入了Tony Baer 總結(jié)的基準(zhǔn)測(cè)試之戰(zhàn)，令人震驚的是，供應(yīng)商偏愛(ài)的SQL 引擎在每一個(gè)研究中都擊敗了其他選擇，這帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：基準(zhǔn)測(cè)試還有意義嗎？
AtScale 一年兩次的基準(zhǔn)測(cè)試并不是毫無(wú)根據(jù)的。作為一個(gè)BI 初創(chuàng)公司，AtScale 銷售銜接BI 前端和SQL 后端的軟件。公司的軟件是引擎中立的，它嘗試盡可能多的兼容，其在BI 領(lǐng)域的廣泛經(jīng)驗(yàn)讓這些測(cè)試有了實(shí)際的意義。
AtScale 最近的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，包括了Hive、Impala、Spark SQL 和Presto：
-
4個(gè)引擎都成功運(yùn)行了AtScale 的BI 基準(zhǔn)查詢；
-
取決于數(shù)據(jù)量、查詢復(fù)雜度和并發(fā)用戶數(shù)，每個(gè)引擎都有自己的性能優(yōu)勢(shì)：
Impala 和Spark SQL 在小數(shù)據(jù)量的查詢上擊敗了其他人；
Impala 和Spark SQL 在大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜join 上擊敗了其他人；
Impala 和Presto 在并發(fā)測(cè)試上表現(xiàn)的更好。
-
對(duì)比6個(gè)月之前的基準(zhǔn)測(cè)試，所有的引擎都有了2-4倍的性能提升。
Alex Woodie 報(bào)告了測(cè)試結(jié)果，Andrew Oliver 對(duì)其進(jìn)行分析。
讓我們來(lái)深入了解這些項(xiàng)目。
Apache Hive
Apache Hive 是Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的第一個(gè)SQL 框架。Facebook 的工程師在2007年介紹了Hive，并在2008年將代碼捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)。2010年9月，Hive 畢業(yè)成為Apache 頂級(jí)項(xiàng)目。Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的每個(gè)主要參與者都發(fā)布和支持Hive，包括Cloudera、MapR、Hortonworks 和IBM。Amazon Web Services 在Elastic MapReduce（EMR）中提供了Hive 的修改版作為云服務(wù)。
早期發(fā)布的Hive 使用MapReduce 運(yùn)行查詢。復(fù)雜查詢需要多次傳遞數(shù)據(jù)，這會(huì)降低性能。所以Hive 不適合交互式分析。由Hortonworks 領(lǐng)導(dǎo)的Stinger 明顯的提高了Hive 的性能，尤其是通過(guò)使用Apache Tez，一個(gè)精簡(jiǎn)MapReduce 代碼的應(yīng)用框架。Tez 和ORCfile，一種新的存儲(chǔ)格式，對(duì)Hive 的查詢產(chǎn)生了明顯的提速。
Cloudera 實(shí)驗(yàn)室?guī)ьI(lǐng)一個(gè)并行項(xiàng)目重新設(shè)計(jì)Hive 的后端，使其運(yùn)行在Apache Spark 上。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期測(cè)試后，Cloudera 在2016年初發(fā)布了Hive-on-Spark 的正式版本。
在2016年，Hive 有100多人的貢獻(xiàn)者。該團(tuán)隊(duì)在2月份發(fā)布了Hive 2.0，并在6月份發(fā)布了Hive 2.1。Hive 2.0 的改進(jìn)包括了對(duì)Hive-on-Spark 的多個(gè)改進(jìn)，以及性能、可用性、可支持性和穩(wěn)定性增強(qiáng)。Hive 2.1 包括了Hive LLAP（”Live Long and Process“），它結(jié)合持久化的查詢服務(wù)器和優(yōu)化后的內(nèi)存緩存，來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能。該團(tuán)隊(duì)聲稱提高了25倍。
9月，Hivemall 項(xiàng)目進(jìn)入了Apache 孵化器，正如我在我的機(jī)器學(xué)習(xí)年度總結(jié)的第二部分中指出的。Hivemall 最初由Treasure Data 開(kāi)發(fā)并捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)，它是一個(gè)可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，通過(guò)一系列的Hive UDF 來(lái)實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)用于在Hive、Pig 和Spark SQL 上運(yùn)行MapReduce。該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在2017年第一季度發(fā)布了第一個(gè)版本。
Apache Impala
2012年，Cloudera 推出了Impala，一個(gè)開(kāi)源的MPP SQL 引擎，作為Hive 的高性能替代品。Impala 使用HDFS 和HBase，并利用了Hive 元數(shù)據(jù)。但是，它繞開(kāi)了使用MapReduce 運(yùn)行查詢。
Cloudera 的首席戰(zhàn)略官M(fèi)ike Olson 在2013年底說(shuō)到Hive 的架構(gòu)是有根本缺陷的。在他看來(lái)，開(kāi)發(fā)者只能用一種全新的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能SQL，例如Impala。2014年的1月、5月和9月，Cloudera 發(fā)布了一系列的基準(zhǔn)測(cè)試。在這些測(cè)試中，Impala 展示了其在查詢運(yùn)行的逐步改進(jìn)，并且顯著優(yōu)于基于Tez 的Hive、Spark SQL 和Presto。除了運(yùn)行快速，Impala 在并發(fā)行、吞吐量和可擴(kuò)展性上也表現(xiàn)優(yōu)秀。2015年，Cloudera 將Impala 捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)，進(jìn)入了Apache 孵化計(jì)劃。Cloudera、MapR、Oracle 和Amazon Web Services 分發(fā)Impala，Cloudera、MapR 和Oracle 提供了商業(yè)構(gòu)建和安裝支持。
2016年，Impala 在Apache 孵化器中取得了穩(wěn)步發(fā)展。該團(tuán)隊(duì)清理了代碼，將其遷移到Apache 基礎(chǔ)架構(gòu)，并在10月份發(fā)布了第一個(gè)Apache 版本2.7.0。新版本包括了性能提升和可擴(kuò)展性改進(jìn)，以及一些其他小的增強(qiáng)。
9月，Cloudera 發(fā)布了一項(xiàng)研究結(jié)果，該研究比較了Impala 和Amazon Web Services 的Redshift 列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。報(bào)告讀起來(lái)很有意思，雖然主題一貫的需要注意供應(yīng)商的基準(zhǔn)測(cè)試。
Spark SQL
Spark SQL 是Spark 用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的組件。Apache Spark 團(tuán)隊(duì) 在2014年發(fā)布了Spark SQL，并吸收了一個(gè)叫Shark 的早期的Hive-on-Spark 項(xiàng)目。它迅速成為最廣泛使用的Spark 模塊。
Spark SQL 用戶可以運(yùn)行SQL 查詢，從Hive 中讀取數(shù)據(jù)，或者使用它來(lái)創(chuàng)建Spark Dataset和DataFrame（Dataset 是分布式的數(shù)據(jù)集合，DataFrame 是統(tǒng)一命名的Dataset 列）。Spark SQL 的接口向Spark 提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和執(zhí)行操作的信息，Spark 的Catalyst 優(yōu)化器使用這些信息來(lái)構(gòu)造一個(gè)高效的查詢。
2015年，Spark 的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員引入了ML API，一個(gè)利用Spark DataFrame 代替低級(jí)別Spark RDD API 的包。這種方法被證明是有吸引力和富有成果的；2016年，隨著2.0 的發(fā)布，Spark 團(tuán)隊(duì)將基于RDD 的API改為維護(hù)模式。DataFrame API現(xiàn)在是Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要接口。
此外，在2016年，該團(tuán)隊(duì)還在Spark 2.1.0的Alpha 版本中發(fā)布了結(jié)構(gòu)化的流式處理。結(jié)構(gòu)化的流式處理是構(gòu)建在Spark SQL 上的一個(gè)流處理引擎。用戶可以像對(duì)待靜態(tài)源一樣，用同樣的方式查詢流式數(shù)據(jù)源，并且可以在單個(gè)查詢中組合流式和靜態(tài)源。Spark SQL 持續(xù)運(yùn)行查詢，并且在流式數(shù)據(jù)到達(dá)的時(shí)候更新結(jié)果。結(jié)構(gòu)化的流通過(guò)檢查點(diǎn)和預(yù)寫日志來(lái)提供一次性的容錯(cuò)保障。
Apache Drill
2012年，由Hadoop 分銷商的領(lǐng)導(dǎo)者之一MapR 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)，提出構(gòu)建一個(gè)Google Dremel 的開(kāi)源版本，一個(gè)交互式的分布式熱點(diǎn)分析系統(tǒng)。他們將其命名為Apache Drill。Drill 在Apache 孵化器中被冷落了兩年多，最終在2014年底畢業(yè)。該團(tuán)隊(duì)在2015年發(fā)布了1.0。
MapR 分發(fā)和支持Apache Drill。
2016年，超過(guò)50個(gè)人對(duì)Drill 做出了貢獻(xiàn)。該團(tuán)隊(duì)在2016年發(fā)布了5個(gè)小版本，關(guān)鍵的增強(qiáng)功能包括：
-
Web 認(rèn)證
-
支持Apache Kudu 列數(shù)據(jù)庫(kù)
-
支持HBase 1.x
-
動(dòng)態(tài)UDF 支持
2015年，兩位關(guān)鍵的Drill 貢獻(xiàn)者離開(kāi)了MapR，并啟動(dòng)了Dremio，該項(xiàng)目尚未發(fā)布。
Apache HAWQ
Pivotal 軟件在2012年推出了一款商業(yè)許可的高性能SQL 引擎HAWQ，并在嘗試市場(chǎng)營(yíng)銷時(shí)取得了小小的成功。改變戰(zhàn)略后，Pivotal 在2015年6月將項(xiàng)目捐獻(xiàn)給了Apache，并于2015年9月進(jìn)入了Apache 孵化器程序。
15個(gè)月之后，HAWQ 仍然待在孵化器中。2016年12月，該團(tuán)隊(duì)發(fā)布了HAWQ 2.0.0.0，加入了一些錯(cuò)誤修復(fù)。我猜它會(huì)在2017年畢業(yè)。
對(duì)HAWQ 喜愛(ài)的一個(gè)小點(diǎn)是它支持Apache MADlib，一個(gè)同樣在孵化器中的SQL 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。HAWQ 和MADlib 的組合，應(yīng)該是對(duì)購(gòu)買了Greenplum 并且想知道發(fā)生了什么的人們的一個(gè)很好的安慰。
Presto
Facebook 工程師在2012年發(fā)起了Presto 項(xiàng)目，作為Hive 的一個(gè)快速交互的取代。在2013年推出時(shí)，成功的支持了超過(guò)1000個(gè)Facebook 用戶和每天超過(guò)30000個(gè)PB級(jí)數(shù)據(jù)的查詢。2013年Facebook 開(kāi)源了Presto。
Presto 支持多種數(shù)據(jù)源的ANSI SQL 查詢，包括Hive、Cassandra、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和專有文件系統(tǒng)（例如Amazon Web Service 的S3）。Presto 的查詢可以聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)源。用戶可以通過(guò)C、Java、Node.js、PHP、Python、R和Ruby 來(lái)提交查詢。
Airpal 是Airbnb 開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于web 的查詢工具，讓用戶可以通過(guò)瀏覽器來(lái)提交查詢到Presto。Qubole 位Presto 提供了管理服務(wù)。AWS 在EMR 上提供Presto 服務(wù)。
2015年6月，Teradata 宣布計(jì)劃開(kāi)發(fā)和支持該項(xiàng)目。根據(jù)宣布的三階段計(jì)劃，Teredata 提出將Presto 集成導(dǎo)Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中，能夠在YARN 中進(jìn)行操作，并且通過(guò)ODBC 和JDBC 增強(qiáng)連接性。Teredata 提供了自己的Presto 發(fā)行版，附帶一份數(shù)據(jù)表。2016年6月，Teradata 宣布了Information Builders、Looker、Qlik、Tableau 和ZoomData 的鑒定結(jié)果，以及正在進(jìn)行中的MicroStrategy 和Microsoft Power BI。
Presto 是一個(gè)非?；钴S的項(xiàng)目，有一個(gè)巨大的和充滿活力的貢獻(xiàn)者社區(qū)。該團(tuán)隊(duì)發(fā)布的速度比Miki Sudo 吃熱狗的速度還要快--我統(tǒng)計(jì)了下，2016年共發(fā)布了42個(gè)版本。Teradata 并沒(méi)有打算總結(jié)有什么新的東西，我也不打算在42個(gè)發(fā)行說(shuō)明里去篩選，所以就讓我們說(shuō)它更好吧。
其他Apache 項(xiàng)目
這里還有5個(gè)其他的Apache 生態(tài)系統(tǒng)的SQL 混合項(xiàng)目。
Apache CalciteApache Calcite 是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建框架。它包括：
-
SQL 解析器、驗(yàn)證器和JDBC 驅(qū)動(dòng)
-
查詢優(yōu)化工具，包括關(guān)系代數(shù)API，基于規(guī)則的計(jì)劃器和基于成本的查詢優(yōu)化器
Apache Hive 使用Calcite 進(jìn)行基于成本的查詢優(yōu)化，而Apache Drill 和Apache Kylin 使用SQL 解析器。
Calcite 團(tuán)隊(duì)在2016年推出了5個(gè)版本包括bug 修復(fù)和用于Cassandra、Druid 和Elasticsearch 的新適配器。
Apache Kylin
Apache Kylin 是一個(gè)具有SQL 接口的OLAP 引擎。由eBay 開(kāi)發(fā)并捐獻(xiàn)給Apache，Kylin 在2015年畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。
2016年成立的創(chuàng)業(yè)公司Kyligence 提供商業(yè)支持和一個(gè)叫做KAP 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品，雖然在Crunchbase 上沒(méi)有列出它的資金情況，有消息來(lái)源稱它有一個(gè)強(qiáng)大的背景，并且在上海有個(gè)大辦公室。
Apache Phoenix
Apache Phoenix 是一個(gè)運(yùn)行在HBase 上的SQL 框架，繞過(guò)了MapReduce。Salesforce 開(kāi)發(fā)了該軟件并在2013年捐獻(xiàn)給了Apache。2014年5月項(xiàng)目畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。Hortonworks 的Hortonworks 數(shù)據(jù)平臺(tái)中包含該項(xiàng)目。自從領(lǐng)先的SQL 引擎都適配HBase 之后，我不清楚為什么我們還需要Phoenix。
Apache Tajo
Apache Tajo 是Gruter 在2011年推出的一個(gè)快速SQL 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，一個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施公司，并在2013年捐獻(xiàn)給Apache。2014年Tajo 畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。在作為Gruter 主要市場(chǎng)的韓國(guó)之外，該項(xiàng)目很少吸引到預(yù)期用戶和貢獻(xiàn)者的興趣。除了Gartner 的Nick Heudecker 曾提過(guò)，該項(xiàng)目不在任何人的工作臺(tái)上。
Apache Trafodion
Apache Trafodion 是另一個(gè)SQL-on-HBase 項(xiàng)目，由HP 實(shí)驗(yàn)室構(gòu)思，它告訴你幾乎所有你需要知道的。2014年6月HP 發(fā)布Trafodion，一個(gè)月之后，Apache Phoenix 畢業(yè)投產(chǎn)。6個(gè)月之后，HP 的高管們認(rèn)為相對(duì)于另一款SQL-on-HBase 引擎，它的商業(yè)潛力有限，所以他們將項(xiàng)目捐獻(xiàn)給了Apache，項(xiàng)目于2015年5月進(jìn)入孵化器。
如果孵化結(jié)束，Trafodion 承諾成為一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。不幸的是，這個(gè)領(lǐng)域有大量的選擇，而開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)唯一的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)似乎是“它是開(kāi)源的，所以它很便宜”。
編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào)“InfoQ”（ID：infoqchina），作者覃璐，編輯Tina；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
根據(jù) O’Reilly 2016年數(shù)據(jù)科學(xué)薪資調(diào)查顯示，SQL 是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域使用最廣泛的語(yǔ)言。大部分項(xiàng)目都需要一些SQL 操作，甚至有一些只需要SQL。本文就帶你來(lái)了解這些主流的開(kāi)源SQL引擎！
背景介紹
本文涵蓋了6個(gè)開(kāi)源領(lǐng)導(dǎo)者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，還加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。以及2個(gè)商業(yè)化選擇Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL，IBM 尚未將后者更名為“Watson SQL”。
（有讀者問(wèn)：Druid 呢？我的回答是：檢查后，我同意Druid 屬于這一類別。）
使用SQL 引擎一詞是有點(diǎn)隨意的。例如Hive 不是一個(gè)引擎，它的框架使用MapReduce、TeZ 或者Spark 引擎去執(zhí)行查詢，而且它并不運(yùn)行SQL，而是HiveQL，一種類似SQL 的語(yǔ)言，非常接近SQL。“SQL-in-Hadoop” 也不適用，雖然Hive 和Impala 主要使用Hadoop，但是Spark、Drill、HAWQ 和Presto 還可以和各種其他的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)配合使用。
不像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，SQL 引擎獨(dú)立于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。相對(duì)而言，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將查詢引擎和存儲(chǔ)綁定到一個(gè)單獨(dú)的緊耦合系統(tǒng)中，這允許某些類型的優(yōu)化。另一方面，拆分它們，提供了更大的靈活性，盡管存在潛在的性能損失。
下面的圖1展示了主要的SQL 引擎的流行程度，數(shù)據(jù)由奧地利咨詢公司Solid IT 維護(hù)的DB-Engines 提供。DB-Engines 每月為超過(guò)200個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)計(jì)算流行得分。得分反應(yīng)了搜索引擎的查詢，在線討論的提及，提供的工作，專業(yè)資歷的提及，以及tweets。
來(lái)源：DB-Engines，2017年1月
雖然Impala、Spark SQL、Drill、Hawq 和Presto 一直在運(yùn)行性能、并發(fā)量和吞吐量上擊敗Hive，但是Hive 仍然是最流行的（至少根據(jù)DB-Engines 的標(biāo)準(zhǔn)）。原因有3個(gè)：
Hive 是Hadoop 的默認(rèn)SQL 選項(xiàng)，每個(gè)版本都支持。而其他的要求特定的供應(yīng)商和合適的用戶；
Hive 已經(jīng)在減少和其他引擎的性能差距。大多數(shù)Hive 的替代者在2012年推出，分析師等待Hive 查詢的完成等到要自殺。然而當(dāng)Impala、Spark、Drill 等大步發(fā)展的時(shí)候，Hive只是一直跟著，慢慢改進(jìn)?，F(xiàn)在，雖然Hive 不是最快的選擇，但是它比五年前要好得多；
雖然前沿的速度很酷，但是大多數(shù)機(jī)構(gòu)都知道世界并沒(méi)有盡頭。即使一個(gè)年輕的市場(chǎng)經(jīng)理需要等待10秒鐘來(lái)查明上周二Duxbury 餐廳的雞翅膀的銷量是否超過(guò)了牛肉漢堡。
在下面的圖2中可以看出，相對(duì)于領(lǐng)先的商業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用，用戶對(duì)頂尖的SQL 引擎更感興趣。
來(lái)源：DB-Engines，2017年1月
對(duì)于開(kāi)源項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，最佳的健康度量是它的活躍開(kāi)發(fā)者社區(qū)的大小。如下面的圖3所示，Hive 和Presto 有最大的貢獻(xiàn)者基礎(chǔ)。（Spark SQL 的數(shù)據(jù)暫缺）
來(lái)源：Open Hub
在2016年，Cloudera、Hortonworks、Kognitio 和Teradata 陷入了Tony Baer 總結(jié)的基準(zhǔn)測(cè)試之戰(zhàn)，令人震驚的是，供應(yīng)商偏愛(ài)的SQL 引擎在每一個(gè)研究中都擊敗了其他選擇，這帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：基準(zhǔn)測(cè)試還有意義嗎？
AtScale 一年兩次的基準(zhǔn)測(cè)試并不是毫無(wú)根據(jù)的。作為一個(gè)BI 初創(chuàng)公司，AtScale 銷售銜接BI 前端和SQL 后端的軟件。公司的軟件是引擎中立的，它嘗試盡可能多的兼容，其在BI 領(lǐng)域的廣泛經(jīng)驗(yàn)讓這些測(cè)試有了實(shí)際的意義。
AtScale 最近的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，包括了Hive、Impala、Spark SQL 和Presto：
4個(gè)引擎都成功運(yùn)行了AtScale 的BI 基準(zhǔn)查詢；
取決于數(shù)據(jù)量、查詢復(fù)雜度和并發(fā)用戶數(shù)，每個(gè)引擎都有自己的性能優(yōu)勢(shì)：
Impala 和Spark SQL 在小數(shù)據(jù)量的查詢上擊敗了其他人；
Impala 和Spark SQL 在大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜join 上擊敗了其他人；
Impala 和Presto 在并發(fā)測(cè)試上表現(xiàn)的更好。
對(duì)比6個(gè)月之前的基準(zhǔn)測(cè)試，所有的引擎都有了2-4倍的性能提升。
Alex Woodie 報(bào)告了測(cè)試結(jié)果，Andrew Oliver 對(duì)其進(jìn)行分析。
讓我們來(lái)深入了解這些項(xiàng)目。
Apache Hive
Apache Hive 是Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的第一個(gè)SQL 框架。Facebook 的工程師在2007年介紹了Hive，并在2008年將代碼捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)。2010年9月，Hive 畢業(yè)成為Apache 頂級(jí)項(xiàng)目。Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的每個(gè)主要參與者都發(fā)布和支持Hive，包括Cloudera、MapR、Hortonworks 和IBM。Amazon Web Services 在Elastic MapReduce（EMR）中提供了Hive 的修改版作為云服務(wù)。
早期發(fā)布的Hive 使用MapReduce 運(yùn)行查詢。復(fù)雜查詢需要多次傳遞數(shù)據(jù)，這會(huì)降低性能。所以Hive 不適合交互式分析。由Hortonworks 領(lǐng)導(dǎo)的Stinger 明顯的提高了Hive 的性能，尤其是通過(guò)使用Apache Tez，一個(gè)精簡(jiǎn)MapReduce 代碼的應(yīng)用框架。Tez 和ORCfile，一種新的存儲(chǔ)格式，對(duì)Hive 的查詢產(chǎn)生了明顯的提速。
Cloudera 實(shí)驗(yàn)室?guī)ьI(lǐng)一個(gè)并行項(xiàng)目重新設(shè)計(jì)Hive 的后端，使其運(yùn)行在Apache Spark 上。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期測(cè)試后，Cloudera 在2016年初發(fā)布了Hive-on-Spark 的正式版本。
在2016年，Hive 有100多人的貢獻(xiàn)者。該團(tuán)隊(duì)在2月份發(fā)布了Hive 2.0，并在6月份發(fā)布了Hive 2.1。Hive 2.0 的改進(jìn)包括了對(duì)Hive-on-Spark 的多個(gè)改進(jìn)，以及性能、可用性、可支持性和穩(wěn)定性增強(qiáng)。Hive 2.1 包括了Hive LLAP（”Live Long and Process“），它結(jié)合持久化的查詢服務(wù)器和優(yōu)化后的內(nèi)存緩存，來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能。該團(tuán)隊(duì)聲稱提高了25倍。
9月，Hivemall 項(xiàng)目進(jìn)入了Apache 孵化器，正如我在我的機(jī)器學(xué)習(xí)年度總結(jié)的第二部分中指出的。Hivemall 最初由Treasure Data 開(kāi)發(fā)并捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)，它是一個(gè)可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，通過(guò)一系列的Hive UDF 來(lái)實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)用于在Hive、Pig 和Spark SQL 上運(yùn)行MapReduce。該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在2017年第一季度發(fā)布了第一個(gè)版本。
Apache Impala
2012年，Cloudera 推出了Impala，一個(gè)開(kāi)源的MPP SQL 引擎，作為Hive 的高性能替代品。Impala 使用HDFS 和HBase，并利用了Hive 元數(shù)據(jù)。但是，它繞開(kāi)了使用MapReduce 運(yùn)行查詢。
Cloudera 的首席戰(zhàn)略官M(fèi)ike Olson 在2013年底說(shuō)到Hive 的架構(gòu)是有根本缺陷的。在他看來(lái)，開(kāi)發(fā)者只能用一種全新的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能SQL，例如Impala。2014年的1月、5月和9月，Cloudera 發(fā)布了一系列的基準(zhǔn)測(cè)試。在這些測(cè)試中，Impala 展示了其在查詢運(yùn)行的逐步改進(jìn)，并且顯著優(yōu)于基于Tez 的Hive、Spark SQL 和Presto。除了運(yùn)行快速，Impala 在并發(fā)行、吞吐量和可擴(kuò)展性上也表現(xiàn)優(yōu)秀。2015年，Cloudera 將Impala 捐獻(xiàn)給Apache 軟件基金會(huì)，進(jìn)入了Apache 孵化計(jì)劃。Cloudera、MapR、Oracle 和Amazon Web Services 分發(fā)Impala，Cloudera、MapR 和Oracle 提供了商業(yè)構(gòu)建和安裝支持。
2016年，Impala 在Apache 孵化器中取得了穩(wěn)步發(fā)展。該團(tuán)隊(duì)清理了代碼，將其遷移到Apache 基礎(chǔ)架構(gòu)，并在10月份發(fā)布了第一個(gè)Apache 版本2.7.0。新版本包括了性能提升和可擴(kuò)展性改進(jìn)，以及一些其他小的增強(qiáng)。
9月，Cloudera 發(fā)布了一項(xiàng)研究結(jié)果，該研究比較了Impala 和Amazon Web Services 的Redshift 列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。報(bào)告讀起來(lái)很有意思，雖然主題一貫的需要注意供應(yīng)商的基準(zhǔn)測(cè)試。
Spark SQL
Spark SQL 是Spark 用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的組件。Apache Spark 團(tuán)隊(duì) 在2014年發(fā)布了Spark SQL，并吸收了一個(gè)叫Shark 的早期的Hive-on-Spark 項(xiàng)目。它迅速成為最廣泛使用的Spark 模塊。
Spark SQL 用戶可以運(yùn)行SQL 查詢，從Hive 中讀取數(shù)據(jù)，或者使用它來(lái)創(chuàng)建Spark Dataset和DataFrame（Dataset 是分布式的數(shù)據(jù)集合，DataFrame 是統(tǒng)一命名的Dataset 列）。Spark SQL 的接口向Spark 提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和執(zhí)行操作的信息，Spark 的Catalyst 優(yōu)化器使用這些信息來(lái)構(gòu)造一個(gè)高效的查詢。
2015年，Spark 的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員引入了ML API，一個(gè)利用Spark DataFrame 代替低級(jí)別Spark RDD API 的包。這種方法被證明是有吸引力和富有成果的；2016年，隨著2.0 的發(fā)布，Spark 團(tuán)隊(duì)將基于RDD 的API改為維護(hù)模式。DataFrame API現(xiàn)在是Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要接口。
此外，在2016年，該團(tuán)隊(duì)還在Spark 2.1.0的Alpha 版本中發(fā)布了結(jié)構(gòu)化的流式處理。結(jié)構(gòu)化的流式處理是構(gòu)建在Spark SQL 上的一個(gè)流處理引擎。用戶可以像對(duì)待靜態(tài)源一樣，用同樣的方式查詢流式數(shù)據(jù)源，并且可以在單個(gè)查詢中組合流式和靜態(tài)源。Spark SQL 持續(xù)運(yùn)行查詢，并且在流式數(shù)據(jù)到達(dá)的時(shí)候更新結(jié)果。結(jié)構(gòu)化的流通過(guò)檢查點(diǎn)和預(yù)寫日志來(lái)提供一次性的容錯(cuò)保障。
Apache Drill
2012年，由Hadoop 分銷商的領(lǐng)導(dǎo)者之一MapR 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)，提出構(gòu)建一個(gè)Google Dremel 的開(kāi)源版本，一個(gè)交互式的分布式熱點(diǎn)分析系統(tǒng)。他們將其命名為Apache Drill。Drill 在Apache 孵化器中被冷落了兩年多，最終在2014年底畢業(yè)。該團(tuán)隊(duì)在2015年發(fā)布了1.0。
MapR 分發(fā)和支持Apache Drill。
2016年，超過(guò)50個(gè)人對(duì)Drill 做出了貢獻(xiàn)。該團(tuán)隊(duì)在2016年發(fā)布了5個(gè)小版本，關(guān)鍵的增強(qiáng)功能包括：
Web 認(rèn)證
支持Apache Kudu 列數(shù)據(jù)庫(kù)
支持HBase 1.x
動(dòng)態(tài)UDF 支持
2015年，兩位關(guān)鍵的Drill 貢獻(xiàn)者離開(kāi)了MapR，并啟動(dòng)了Dremio，該項(xiàng)目尚未發(fā)布。
Apache HAWQ
Pivotal 軟件在2012年推出了一款商業(yè)許可的高性能SQL 引擎HAWQ，并在嘗試市場(chǎng)營(yíng)銷時(shí)取得了小小的成功。改變戰(zhàn)略后，Pivotal 在2015年6月將項(xiàng)目捐獻(xiàn)給了Apache，并于2015年9月進(jìn)入了Apache 孵化器程序。
15個(gè)月之后，HAWQ 仍然待在孵化器中。2016年12月，該團(tuán)隊(duì)發(fā)布了HAWQ 2.0.0.0，加入了一些錯(cuò)誤修復(fù)。我猜它會(huì)在2017年畢業(yè)。
對(duì)HAWQ 喜愛(ài)的一個(gè)小點(diǎn)是它支持Apache MADlib，一個(gè)同樣在孵化器中的SQL 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。HAWQ 和MADlib 的組合，應(yīng)該是對(duì)購(gòu)買了Greenplum 并且想知道發(fā)生了什么的人們的一個(gè)很好的安慰。
Presto
Facebook 工程師在2012年發(fā)起了Presto 項(xiàng)目，作為Hive 的一個(gè)快速交互的取代。在2013年推出時(shí)，成功的支持了超過(guò)1000個(gè)Facebook 用戶和每天超過(guò)30000個(gè)PB級(jí)數(shù)據(jù)的查詢。2013年Facebook 開(kāi)源了Presto。
Presto 支持多種數(shù)據(jù)源的ANSI SQL 查詢，包括Hive、Cassandra、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和專有文件系統(tǒng)（例如Amazon Web Service 的S3）。Presto 的查詢可以聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)源。用戶可以通過(guò)C、Java、Node.js、PHP、Python、R和Ruby 來(lái)提交查詢。
Airpal 是Airbnb 開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于web 的查詢工具，讓用戶可以通過(guò)瀏覽器來(lái)提交查詢到Presto。Qubole 位Presto 提供了管理服務(wù)。AWS 在EMR 上提供Presto 服務(wù)。
2015年6月，Teradata 宣布計(jì)劃開(kāi)發(fā)和支持該項(xiàng)目。根據(jù)宣布的三階段計(jì)劃，Teredata 提出將Presto 集成導(dǎo)Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中，能夠在YARN 中進(jìn)行操作，并且通過(guò)ODBC 和JDBC 增強(qiáng)連接性。Teredata 提供了自己的Presto 發(fā)行版，附帶一份數(shù)據(jù)表。2016年6月，Teradata 宣布了Information Builders、Looker、Qlik、Tableau 和ZoomData 的鑒定結(jié)果，以及正在進(jìn)行中的MicroStrategy 和Microsoft Power BI。
Presto 是一個(gè)非?；钴S的項(xiàng)目，有一個(gè)巨大的和充滿活力的貢獻(xiàn)者社區(qū)。該團(tuán)隊(duì)發(fā)布的速度比Miki Sudo 吃熱狗的速度還要快--我統(tǒng)計(jì)了下，2016年共發(fā)布了42個(gè)版本。Teradata 并沒(méi)有打算總結(jié)有什么新的東西，我也不打算在42個(gè)發(fā)行說(shuō)明里去篩選，所以就讓我們說(shuō)它更好吧。
其他Apache 項(xiàng)目
這里還有5個(gè)其他的Apache 生態(tài)系統(tǒng)的SQL 混合項(xiàng)目。
Apache Calcite
Apache Calcite 是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建框架。它包括：
SQL 解析器、驗(yàn)證器和JDBC 驅(qū)動(dòng)
查詢優(yōu)化工具，包括關(guān)系代數(shù)API，基于規(guī)則的計(jì)劃器和基于成本的查詢優(yōu)化器
Apache Hive 使用Calcite 進(jìn)行基于成本的查詢優(yōu)化，而Apache Drill 和Apache Kylin 使用SQL 解析器。
Calcite 團(tuán)隊(duì)在2016年推出了5個(gè)版本包括bug 修復(fù)和用于Cassandra、Druid 和Elasticsearch 的新適配器。
Apache Kylin
Apache Kylin 是一個(gè)具有SQL 接口的OLAP 引擎。由eBay 開(kāi)發(fā)并捐獻(xiàn)給Apache，Kylin 在2015年畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。
2016年成立的創(chuàng)業(yè)公司Kyligence 提供商業(yè)支持和一個(gè)叫做KAP 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品，雖然在Crunchbase 上沒(méi)有列出它的資金情況，有消息來(lái)源稱它有一個(gè)強(qiáng)大的背景，并且在上海有個(gè)大辦公室。
Apache Phoenix
Apache Phoenix 是一個(gè)運(yùn)行在HBase 上的SQL 框架，繞過(guò)了MapReduce。Salesforce 開(kāi)發(fā)了該軟件并在2013年捐獻(xiàn)給了Apache。2014年5月項(xiàng)目畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。Hortonworks 的Hortonworks 數(shù)據(jù)平臺(tái)中包含該項(xiàng)目。自從領(lǐng)先的SQL 引擎都適配HBase 之后，我不清楚為什么我們還需要Phoenix。
Apache Tajo
Apache Tajo 是Gruter 在2011年推出的一個(gè)快速SQL 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，一個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施公司，并在2013年捐獻(xiàn)給Apache。2014年Tajo 畢業(yè)成為頂級(jí)項(xiàng)目。在作為Gruter 主要市場(chǎng)的韓國(guó)之外，該項(xiàng)目很少吸引到預(yù)期用戶和貢獻(xiàn)者的興趣。除了Gartner 的Nick Heudecker 曾提過(guò)，該項(xiàng)目不在任何人的工作臺(tái)上。
Apache Trafodion
Apache Trafodion 是另一個(gè)SQL-on-HBase 項(xiàng)目，由HP 實(shí)驗(yàn)室構(gòu)思，它告訴你幾乎所有你需要知道的。2014年6月HP 發(fā)布Trafodion，一個(gè)月之后，Apache Phoenix 畢業(yè)投產(chǎn)。6個(gè)月之后，HP 的高管們認(rèn)為相對(duì)于另一款SQL-on-HBase 引擎，它的商業(yè)潛力有限，所以他們將項(xiàng)目捐獻(xiàn)給了Apache，項(xiàng)目于2015年5月進(jìn)入孵化器。
如果孵化結(jié)束，Trafodion 承諾成為一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。不幸的是，這個(gè)領(lǐng)域有大量的選擇，而開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)唯一的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)似乎是“它是開(kāi)源的，所以它很便宜”。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號(hào)