作者：iseeyou
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这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下：presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。Druid：是一个实时处理时序数据的Olap数据库，因为它的索引首先按照时间分片，查询的时候也是按照时间线去路由索引。spark SQL：基于spark平台上的一个olap框架，本质上也是基于DAG的MPP， 基本思路是增加机器来并行计算，从而提高查询速度。kylin：核心是Cube，cube是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。这几种框架各有优缺点，存在就是合理，如何选型个人看法如下：从成熟度来讲：kylin>spark sql>Druid>presto从超大数据的查询效率来看：Druid>kylin>presto>spark sql从支持的数据源种类来讲：presto>spark sql>kylin>Druid大数据查询目前来讲可以大体分为三类：1.基于hbase预聚合的，比如Opentsdb,Kylin,Druid等,需要指定预聚合的指标，在数据接入的时候根据指定的指标进行聚合运算，适合相对固定的业务报表类需求，只需要统计少量维度即可满足业务报表需求2.基于Parquet列式存储的，比如Presto, Drill，Impala等，基本是完全基于内存的并行计算，Parquet系能降低存储空间，提高IO效率，以离线处理为主，很难提高数据写的实时性，超大表的join支持可能不够好。spark sql也算类似，但它在内存不足时可以spill disk来支持超大数据查询和join3.基于lucene外部索引的，比如ElasticSearch和Solr,能够满足的的查询场景远多于传统的数据库存储，但对于日志、行为类时序数据，所有的搜索请求都也必须搜索所有的分片，另外，对于聚合分析场景的支持也是软肋
据我不完全收集，包括：商业系统InfoBrightGreenplum（已开源）、HP Vertica、TeraData、Palo、ExaData、RedShift、BigQuery（Dremel）开源实现Impala、Presto、Spark SQL、Drill、HawqDruid、PinotKylin其中你列的presto、druid、sparkSQL、kylin可以分为三类。其中presto和spark sql都是解决分布式查询问题，提供SQL查询能力，但数据加载不一定能保证实时。Druid是保证数据实时写入，但查询上不支持SQL，或者说目前只支持部分SQL，我个人觉得适合用于工业大数据，比如一堆传感器实时写数据的场景。Kylin是MOLAP，就是将数据先进行预聚合，然后把多维查询变成了key-value查询。这里要看你实际要应用于什么场景了。
作者：桑文锋
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作者：吴镝
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简单说几句。
1. kylin 预计算。用户指定dimensions和要计算的metric，kylin通过MR将结果保存在HBase中，后续读取直接读HBase。适合那种业务清楚的知道自己要分析什么的场景。查询模式比较固定，只不过所查看的时间不同的场景。注意的点是要避免维度灾难。
2. presto java8写的，代码质量非常高。设计：纯内存，没有容错，一个task失败就整个query fail。需要注意调整内存相关，线程数等参数，容易OOM。benchmark还行。支持标准SQL
3. spark sql 个人觉得支持查询Hive的数据，支持HQL非常重要，因为很多公司以前的数据都是放在Hive上的。我们测试了spark sql 2.0.1，对于鄙司这种分区数很多，每个分区很多parquet文件的情形来说，几乎不可用，原因在于 [SPARK-16980] Load only catalog table partition metadata required to answer a query 转而测试spark sql 2.1.0， 结果还是比较满意的。不过容错性还有待检验，benchmark过程中如果个别task失败，job 有时候会hang住，待分析。
其他没用过不评价。
总体来说，至少从我们的benchmark结果来看，spark sql 很有前景。
