一、什么是即席查询
即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的，即席查询是用户自定义查询条件
理解：快速的执行自定义SQL（可能无法提前运算和预测）
重点关注：数据存储格式和架构
二、Kylin
1、定义：Apache kylin是一个开源分布式分析引擎、提供Hadoop、Spark之上的SQL
查询接口及多维分析（OLAP）能力，可以再亚秒内查询巨大的Hive表
（还可以与BI工具集成ODBC、JDBC、RestAPI、还有自带的Zepplin插件，来访问Kylin服务）
2、架构
Kylin架构
a、REST 服务层：应用程序开发的入口点
b、查询引擎层:Cube准备就绪后，与系统中的其他组件进行交互，从而向用户返回对应的结果
c、路由层：将解析的SQL生成的执行计划转换成Cube缓存的查询，cube通过预计算缓存在hbase中，这些操作可以在毫秒级完成，还有一些操作使用的原始查询，这部分延迟较高（麒麟高版本中已删除该层）
d、元数据管理工具：kylin的元数据管理存储在hbase中
e、任务引擎：处理所有离线任务：包括shell脚本、javaAPI以及MapReduce任务等等
三、impala
1、定义：Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。
2、架构
Impala架构
从上图可以看出，Impala自身包含三个模块：Impalad、Statestore和Catalog,除此之外它还依赖hive Metastore和HDFS
1) Impalad：
接收client的请求、Query执行并返回给中心协调节点。
子节点上的守护进程，负责向statestore保持通信，汇报工作。
2) Catalog：
分发表的元数据信息到各个impalad中；
接收来自statestore的所有请求。
3) Statestore：
负责收集分布在集群中各个impalad进程的资源信息、各节点健康状况，同步节点信息；
负责query的协调调度。
3、存储和架构
四、Druid
1、定义
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统，具有以下几个特点
亚秒级 OLAP 查询，包括多维过滤、Ad-hoc 的属性分组、快速聚合数据等等。
实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
高效的多租户能力，最高可以做到几千用户同时在线查询。
扩展性强，支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。
极高的高可用保障，支持滚动升级。
实时数据分析是 Apache Druid 最典型的使用场景。该场景涵盖的面很广，例如：
实时指标监控
推荐模型
广告平台
搜索模型
这些场景的特点都是拥有大量的数据，且对数据查询的时延要求非常高。在实时指标监控中，系统问题需要在出现的一刻被检测到并被及时给出报警。在推荐模型中，用户行为数据需要实时采集，并及时反馈到推荐系统中。用户几次点击之后系统就能够识别其搜索意图，并在之后的搜索中推荐更合理的结果
五、Presto
1、定义
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。注：虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库。不是MySQL、Oracle的代替品，也不能用来处理在线事务（OLTP）
应用场景
Presto支持在线数据查询，包括Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。
Presto主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景。
总结:
1.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。
2.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。
3.Presto:它没有使用Mapreduce，大部分场景下比HIVE块一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。
4.Impala:基于内存计算，速度快，支持的数据源没有Presto多。
5.SparkSQL：是spark用来处理结构化的一个模块，它提供一个抽象的数据集DataFrame,并且是作为分布式SQL查询引擎的应用。它还可以实现Hive on Spark,hive里的数据用sparksql查询。
6.框架选型：1)从超大数据的查询效率来看：
Druid>Kylin>Presto>SparkSQL
2)从支持的数据源种类来讲：
Presto>SparkSQL>Kylin>Druid