spark和kylin区别 sparking和sparkling

Kylin是一种MOLAP工具spark和kylin区别，它通过预聚合数据，将多维查询转换为keyvalue查询，从而提高了查询效率选择适合的工具取决于实际应用场景如果需要实时数据处理和分析，Druid可能是更合适的选择若追求高性能的查询效率，Kylin将是一个不错的选择对于一般的大数据分析任务，Presto和SparkSQL将提供足够的性能和灵。

一Kylin简介 Kylin的出现是为了满足大数据系统中TB级别数据的分析需求它提供了一种在HadoopSpark之上的SQL查询接口和多维分析OLAP能力，能够以亚秒级的速度查询巨大的Hive表其核心在于预计算，计算结果存储在HBase中，实现了高效的数据处理和查询二Kylin优势 Kylin的优势主要体现在以下几个方spark和kylin区别；集群与架构设计 Redis使用哨兵模式Redis Sentinel或集群模式Redis Codis进行高可用与横向扩展HBase集群提供海量数据的自由聚合与分析能力，分为预聚合类与MPP数据库两大类预聚合类如Kylin用于离线报表分析，Apache Druid则提供实时多维分析MPP数据库如Apache Doris和Clickhouse支持实时与离线计算；Spark SQLUC Berkeley的通用计算框架，处理结构化数据，灵活性较高KylineBay的预计算OLAP引擎，专为大规模数据分析优化DruidMetaMarkets的实时分析引擎，低延迟数据处理与分析的能手，常见于广告分析和监控报警等领域相关技术MPP基于大规模并行处理，通过数据分片实现高效处理MapReduce处理；Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载5数据可视化对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

擎彻底解耦Kylin将不再直接依赖于HadoopHBaseHive，而是把Kylin作为一个可扩展的平台暴露抽象接口，具体的实现以插件的 方式指定所用的数据源引擎和存储开发者和用户可以通过定制开发，将Kylin接入除HadoopHBaseHive以外的大数据系统，比如用Kafka代替Hive作数据源，用 Spark代替MapReduce做计算；3 Hadoop生态体系包括LinuxHadoopZooKeeperHiveHBasePhoenixImpalaKylinFlumeSqoopDataXKafkaOozieAzkabanHue以及智慧农业数仓分析平台等4 Spark生态体系包括ScalaSpark交通领域汽车流量监控项目和Flink等大数据的四大特性包括1 巨量性数据量巨大，以TB至EB为存储；离线计算通常使用Hive和Spark，而实时计算则倾向于Flink和Spark查询引擎方面，HBaseRedisMongoDB等NoSQL引擎和ImpalaPrestoClickHouseKylin等SQL引擎各有优势，适合不同的应用场景数据采集工具如StreamSetsFlumeLogstashScrapy等，提供了从各种数据源获取数据的能力数据仓库则根据离线和实时；特点使用关系或扩展关系DBMS保存和处理数据，查询灵活且可扩展性好，使用MPP架构高效处理大量数据代表引擎PrestoImpalaGreenPlumClickhouseElasticsearchHiveSpark SQLFlink SQL适用场景适用于对查询模式不固定查询灵活性要求高的场景混合OLAP特点结合了MOLAP和ROLAP的优点，提供所有。

Spark SQL，UC Berkeley的通用计算框架，处理结构化数据，灵活性较高Kylin，eBay的预计算OLAP引擎，专为大规模数据分析优化Druid，MetaMarkets的实时分析引擎，低延迟数据处理与分析的能手，尤其在广告分析和监控报警等领域常见而在大数据处理领域，Kylin和Druid的共同点在于支持预聚合，通过倒排索引和位图；3大数据的特点数据量大数据种类多 要求实时性强数据所蕴藏的价值大在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，spark和kylin区别我们需要搜索处理分析归纳总结其深层次的规律4大数据的挖掘和处理大数据必然无法用人脑来推算估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式。

因此，TiDB + TiSpark 成为首选技术解决方案在 TiDB 上线前测试阶段，威锐达公司对 TiDB 和 TiSpark 进行了部署和测试之前使用 MySQL 多实例承载 WindRDS 数据存储和应用，随着数据量增长，性能和稳定性受限，无法满足业务扩展需求采用 HBaseHiveKylin 及 Spark 组合的复杂集群，尽管一定程度满足；OLTPOnLine Transaction Processing是与功能业务强相关的事务查询系统，旨在提供高并发场景下的低延迟查询和处理效率OLAP与OLTP之间的区别在于OLAP侧重于分析决策，而OLTP侧重于业务操作和事务处理主流的OLAP框架包括ClickhousePrestoDorisStarRocksSpark SQLKylin和Druid等这些框架各具特点；Spark Streamming Storm Flink 数据仓库离线数仓数据仓库是一个面向主题的Subject Oriented集成的Integrate 相对稳定的NonVolatile 反映历史变化Time Variant的数据集合，用于支持管理决策数仓理论基础数仓架构 Lambda架 构和Kappa架构离线数仓技术 Hive，Hbase， Sqoop， Kylin， MR等。

现在很多应用，例如Spark和Flink，都支持这种结构，也就是数据进入平台后，可以选择批处理运行，也可以选择流式处理运行，但不管怎样，一致性都是相同的Kylin Kylin的主要特点是预计算，提前计算好各个cube，这样的优点是查询快速，秒级延迟缺点也非常明显，灵活性不足，无法做一些 探索 式的，关联性的。