场景下的交互式计算引擎Impala和Presto是怎样的

今天就跟大家聊聊有关场景下的交互式计算引擎Impala和Presto是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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应用于ROLAP场景下的交互式计算引擎Impala和Presto

具有以下特点：

1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。

2、计算与存储分析：仅仅是查询引擎，不提供数据存储服务。

3、MPP架构，采用经典的MPP架构，具有良好的扩展性，能够应对TB甚至PB级数据交互式查询需求；

4、嵌套式数据存储，支持常见的列式存储格式，比如ORC和Parquet。

Impala：由Cludera公司开发，充分结合传统数据库与大数据系统Hadoop的优势，构造一个全新的、支持SQL与多租户、并具备良好的灵活性和扩展性的高性能查询引擎。

一、特征:

1、Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，借鉴了MPP并行数据库思想，采用了全服务进程的设计架构。

2、采用全内存实现，不需要把中间结果写入磁盘，省掉大量的I/O开销。

3、充分利用本地读，尽可能的将数据和计算分配到同一台机器上。

4、用C++实现，做了很多针对底层的优化，eg：SSE指令。

二、基本架构：

1、Catalogd：元信息管理服务

2、Statestored：状态管理服务器

3、Impalad：同时承担协调者和执行这双重角色。

三、访问方式

通过JDBC/ODBC访问，通过Kerberos或LADP进行认证。

Presto：由Facebook公司开源，能够处理TB甚至PB级别的数据量，由于Presto能与Hive进行无缝集成，因而成为主流的OLAP引擎。

一、基本架构：

是一个Master-Slave架构，由一个Coordinator服务，一个Discovery Server服务，多个Worker服务组成。

1、Coordinator：协调者，接收客户端查询请求（SQL）并对齐进行词法分析，语法分析生成逻辑查询计划及物理查询计划，将各个任务调度到各位worker上执行，并在worker返回结果后对其进一步汇总。在一个Presto集群中可同时存在多个Coordinator防止单点故障。

2、Discovery Server：服务发现组件，各个Worker启动时会定期向Discovery Server注册，并将状态信息汇报给Discovery Server

3、Worker：任务执行者。

Presto是一个分布式查询引擎，并不提供数据存储功能，为此，Presto采用了插件化设计思路，支撑多种数据样，包括Hive、HDFS、MySQL、Cassanddra、Hbase和redis等。

二、访问方式

Presto是插件式架构，通过连接器接入外部数据源，为了区分各个数据源中的数据，它在数据库之上引入了一层命名空间：catalog，前面提到的Hive、Cassandra和Mysql等在Presto中均以catalog存在。不同的catalog中可以有多个数据库，每个数据库中进一步可以存在多张表。

区别于多维度数据组织的MOLAP类型的OLAP查询引擎Druid和Kylin。

看完上述内容，你们对场景下的交互式计算引擎Impala和Presto是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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