二、批处理架构和MPP架构

批处理架构（如 MapReduce）与MPP架构的异同点，以及它们各自的优缺点是什么呢？

相同点：

批处理架构与MPP架构都是分布式并行处理，将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。

不同点：

批处理架构和MPP架构的不同点可以举例来说：我们执行一个任务，首先这个任务会被分成多个task执行，对于MapReduce来说，这些tasks被随机的分配在空闲的Executor上；而对于MPP架构的引擎来说，每个处理数据的task被绑定到持有该数据切片的指定Executor上。

正是由于以上的不同，使得两种架构有各自优势也有各自缺陷：

批处理的优势：

对于批处理架构来说，如果某个Executor执行过慢，那么这个Executor会慢慢分配到更少的task执行，批处理架构有个推测执行策略，推测出某个Executor执行过慢或者有故障，则在接下来分配task时就会较少的分配给它或者直接不分配，这样就不会因为某个节点出现问题而导致集群的性能受限。

批处理的缺陷：

任何事情都是有代价的，对于批处理而言，它的优势也造成了它的缺点，会将中间结果写入到磁盘中，这严重限制了处理数据的性能。

MPP的优势：

MPP架构不需要将中间数据写入磁盘，因为一个单一的Executor只处理一个单一的task，因此可以简单直接将数据stream到下一个执行阶段。这个过程称为pipelining，它提供了很大的性能提升。

MPP的缺陷：

对于MPP架构来说，因为task和Executor是绑定的，如果某个Executor执行过慢或故障，将会导致整个集群的性能就会受限于这个故障节点的执行速度（所谓木桶的短板效应），所以MPP架构的最大缺陷就是——短板效应。另一点，集群中的节点越多，则某个节点出现问题的概率越大，而一旦有节点出现问题，对于MPP架构来说，将导致整个集群性能受限，所以一般实际生产中MPP架构的集群节点不易过多。

举个例子来说下两种架构的数据落盘：要实现两个大表的join操作，对于批处理而言，如Spark将会写磁盘三次（第一次写入：表1根据join key进行shuffle；第二次写入：表2根据join key进行shuffle；第三次写入：Hash表写入磁盘）， 而MPP只需要一次写入（Hash表写入）。这是因为MPP将mapper和reducer同时运行，而MapReduce将它们分成有依赖关系的tasks（DAG），这些task是异步执行的，因此必须通过写入中间数据共享内存来解决数据的依赖。

批处理架构和MPP架构融合：

两个架构的优势和缺陷都很明显，并且它们有互补关系，如果我们能将二者结合起来使用，是不是就能发挥各自最大的优势。目前批处理和MPP也确实正在逐渐走向融合，也已经有了一些设计方案，技术成熟后，可能会风靡大数据领域，我们拭目以待！

三、 MPP架构的OLAP引擎

采用MPP架构的OLAP引擎有很多，下面只选择常见的几个引擎对比下，可为公司的技术选型提供参考。

采用MPP架构的OLAP引擎分为两类，一类是自身不存储数据，只负责计算的引擎；一类是自身既存储数据，也负责计算的引擎。

1）只负责计算，不负责存储的引擎1． Impala

Apache Impala是采用MPP架构的查询引擎，本身不存储任何数据，直接使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。

提供了类SQL（类Hsql）语法，在多用户场景下也能拥有较高的响应速度和吞吐量。它是由Java和C＋＋实现的，Java提供的查询交互的接口和实现，C＋＋实现了查询引擎部分。

Impala支持共享Hive Metastore，但没有再使用缓慢的 Hive＋MapReduce 批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由 Query Planner、Query Coordinator 和 Query Exec Engine 三部分组成），可以直接从 HDFS 或 HBase 中用 SELECT、JOIN 和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。

Impala经常搭配存储引擎Kudu一起提供服务，这么做最大的优势是查询比较快，并且支持数据的Update和Delete。

2． Presto

Presto是一个分布式的采用MPP架构的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。

Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎。需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等。

2）既负责计算，又负责存储的引擎1． ClickHouse

ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。

它自包含了存储和计算能力，完全自主实现了高可用，而且支持完整的SQL语法包括JOIN等，技术上有着明显优势。相比于hadoop体系，以数据库的方式来做大数据处理更加简单易用，学习成本低且灵活度高。当前社区仍旧在迅猛发展中，并且在国内社区也非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。

ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。

ClickHouse从OLAP场景需求出发，定制开发了一套全新的高效列式存储引擎，并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的分析性能奠定了基础。

2． Doris

Doris是百度主导的，根据Google Mesa论文和Impala项目改写的一个大数据分析引擎，是一个海量分布式 KV 存储系统，其设计目标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群。

Doris可以实现海量存储，线性伸缩、平滑扩容，自动容错、故障转移，高并发，且运维成本低。部署规模，建议部署4－100＋台服务器。

Doris3 的主要架构：DT（Data Transfer）负责数据导入、DS（Data Seacher）模块负责数据查询、DM（Data Master）模块负责集群元数据管理，数据则存储在 Armor 分布式 Key－Value 引擎中。Doris3 依赖 ZooKeeper 存储元数据，从而其他模块依赖 ZooKeeper 做到了无状态，进而整个系统能够做到无故障单点。

3． Druid

Druid是一个开源、分布式、面向列式存储的实时分析数据存储系统。

Druid的关键特性如下：

亚秒级的OLAP查询分析：采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术；在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作；实时流数据分析：Druid提供了实时流数据分析，以及高效实时写入；实时数据在亚秒级内的可视化；丰富的数据分析功能：Druid提供了友好的可视化界面；SQL查询语言；高可用性与高可拓展性：Druid工作节点功能单一，不相互依赖；Druid集群在管理、容错、灾备、扩容都很容易；4． TiDB

TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持OLTP与OLAP的融合型分布式数据库产品。

TiDB 兼容 MySQL 5．7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP 、OLAP 、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。

5． Greenplum

Greenplum 是在开源的 PostgreSQL 的基础上采用了MPP架构的性能非常强大的关系型分布式数据库。为了兼容Hadoop生态，又推出了HAWQ，分析引擎保留了Greenplum的高性能引擎，下层存储不再采用本地硬盘而改用HDFS，规避本地硬盘可靠性差的问题，同时融入Hadoop生态。

3）常用的引擎对比

一张图总结下常用的OLAP引擎对比：

常见OLAP引擎对比