presto和kylin的区别

Presto和Kylin都是OLAP引擎，用于处理大规模数据集和执行复杂的分析查询。但是，它们有一些区别：

1. 架构：Presto采用分布式架构，同时支持多个数据源和多种数据格式；而Kylin采用多维模型和OLAP引擎，主要支持Hadoop和HBase数据源。

2. 数据处理方式：Presto采用内存计算方式，支持实时查询和交互式分析；而Kylin采用离线计算方式，支持复杂的多维分析。

3. 查询性能：Presto的查询性能较高，通常用于对数据进行实时查询和分析；而Kylin的查询性能较慢，但支持更复杂的多维分析。

4. 用户群体：Presto主要面向数据分析师和数据科学家等技术人员；而Kylin主要面向企业级用户，适合处理复杂的多维数据分析。

相关问题

impala/druid/presto/kylin/clickhouse/greenplum

impala是一种高性能分析型数据库，它基于Hadoop生态系统，可以快速执行复杂的查询。它使用列式存储、编译器技术和并行查询执行来实现高性能。

druid是一个快速、实时的数据存储和分析引擎，它适用于大规模的实时数据处理和探索式分析。它支持实时数据摄取、查询和可视化，可用于数据仪表盘和实时报告等应用。

presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，它可以快速查询多种数据源，包括Hadoop、MySQL等。它具有高度可伸缩性和灵活性，可用于快速进行复杂的数据分析和联机查询。

kylin是一种开源的分布式分析引擎，它可以快速处理大规模数据集。它支持多维分析和复杂的OLAP查询，并提供了数据立方体和预计算功能，用于加速查询速度。

clickhouse是一种列式数据库管理系统，专门用于高性能分析型应用。它支持实时查询和高并发访问，并具有低延迟和高容量的优势，适用于大规模的数据分析和数据仪表盘等应用。

greenplum是一种高性能的并行关系数据库管理系统，适用于大规模数据仓库和分析型应用。它具有高度可伸缩性、并行查询和优化的特性，用于高速查询和处理大规模数据。

总的来说，这些数据库和查询引擎都旨在提供高性能和灵活性，以满足大规模数据分析和查询的需求，但它们在技术架构、数据存储方式和查询优化等方面存在一些差异。选择适合特定需求的数据库和查询引擎取决于实际情况和使用场景。

presto、druid、sparksql、kylin的对比分析

Presto、Druid、SparkSQL、Kylin是四种不同的分布式计算引擎，它们都可以用于大数据处理和分析。下面是它们的对比分析：

1. Presto：Presto是一个分布式SQL查询引擎，它可以在多个数据源上执行查询，包括Hadoop、Hive、MySQL等。Presto的优点是速度快、支持复杂查询、易于扩展和部署。缺点是不支持实时数据处理和数据仓库建模。

2. Druid：Druid是一个实时数据处理和分析引擎，它可以处理大量的实时数据，并提供快速的查询和聚合功能。Druid的优点是速度快、支持实时数据处理和多维度分析、易于扩展和部署。缺点是不支持复杂查询和数据仓库建模。

3. SparkSQL：SparkSQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一个SQL查询引擎，可以在Spark集群上执行SQL查询。SparkSQL的优点是速度快、支持复杂查询、易于扩展和部署。缺点是不支持实时数据处理和数据仓库建模。

4. Kylin：Kylin是一个OLAP引擎，它可以将Hadoop上的数据转换为多维数据模型，并提供快速的查询和分析功能。Kylin的优点是支持复杂查询和多维度分析、易于扩展和部署。缺点是不支持实时数据处理和数据仓库建模。

综上所述，这四种分布式计算引擎各有优缺点，选择哪种引擎取决于具体的业务需求和数据处理场景。