在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈这些系统的区别和优缺点。
Hive/Tez/Stinger目前的主要推动者是hortonworks和Yahoo!。刚刚结束的2015 Hadoop Summit(San Jose)上，Yahoo分享了他们目前生产环境中Hive on Tez的一些情况。显示和Hive 0.10(RCFile)相比，目前的Hive on Tez在1TB的数据量查询的加速比平均为6.2倍。目前的Hive on Tez已经是production-ready。Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。如下图所示，将复杂的map reduce过程(图 pig/Hive MR), 转化成一个大作业形式(图 pig/Hive Tez)。除此之外还有一些进一步优化Hive执行效率的工作，例如Vectorized Execution和ORCFile等。Dropbox也透露他们的Hive集群下一步的升级目标就是Hive on Tez。
Hiveon Spark目前的主要推动者是Cloudera，可以认为是Hive社区这边搞的”Hive on Spark”。刚刚release了第一个使用版本，目前不能用于生产环境。Hive on Spark既能利用到现在广泛使用的Hive的前端，又能利用到广泛使用的Spark作为后端执行引擎。对于现在既部署了Hive，又部署了Spark的公司来说，节省了运维成本。
对于上面提到的Hive on Tez和Hive on Spark两种系统都具备的优点是：
1，现存的Hive jobs可以透明、无缝迁移到Hive on ***平台，可以利用Hive现有的ODBC/JDBC，metastore,hiveserver2, UDF，auditing, authorization, monitoring系统，不需要做任何更改和测试，迁移成本低。
2，无论后端执行引擎是MapReduce也好，Tez也好，Spark也好，整个HiveSQL解析、生成执行计划、执行计划优化的过程都是非常类似的。而且大部分公司都积累了一定的Hive运维和使用经验，那么对于bug调试、性能调优等环节会比较熟悉，降低了运维成本。
Spark SQL主要的推动者是Databricks。提到Spark SQL不得不提的就是Shark。Shark可以理解为Spark社区这边搞的一个”Hive on Spark”，把Hive的物理执行计划使用Spark计算引擎去执行。这里面会有一些问题，Hive社区那边没有把物理执行计划到执行引擎这个步骤抽象出公共API，所以Spark社区这边要自己维护一个Hive的分支，而且Hive的设计和发展不太会考虑到如何优化Spark的Job。但是前面提到的Hiveon Spark却是和Hive一起发布的，是由Hive社区控制的。
所以后来Spark社区就停止了Shark的开发转向Spark SQL（“坑了”一部分当时信任Shark的人）。SparkSQL是把SQL解析成RDD的transformation和action，而且通过catalyst可以自由、灵活的选择最优执行方案。对数据库有深入研究的人就会知道，SQL执行计划的优化是一个非常重要的环节，Spark SQL在这方面的优势非常明显，提供了一个非常灵活、可扩展的架构。但是SparkSQL是基于内存的，元数据放在内存里面，不适合作为数据仓库的一部分来使用。所以有了Spark SQL的HiveContext，就是兼容Hive的Spark SQL。它支持HiveQL, Hive Metastore, HiveSerDes and Hive UDFs以及JDBC driver。这样看起来很完美，但是实际上也有一些缺点：Spark SQL依赖于Hive的一个snapshot，所以它总是比Hive的发布晚一个版本，很多Hive新的feature和bug fix它就无法包括。而且目前看Spark社区在Spark的thriftserver方面的投入不是很大，所以感觉它不是特别想朝着这个方向发展。还有一个重要的缺点就是Spark SQL目前还不能通过分析SQL来预测这个查询需要多少资源从而申请对应的资源，所以在共享集群上无法高效地分配资源和调度任务。
特别是目前Spark社区把Spark SQL朝向DataFrame发展，目标是提供一个类似R或者Pandas的接口，把这个作为主要的发展方向。DataFrame这个功能使得Spark成为机器学习和数据科学领域不可或缺的一个组件，但是在数据仓库（ETL，交互式分析，BI查询）领域感觉已经不打算作为他们主要的发展目标了。
SparkSQL/DataFrame架构(https://databricks.com/)
Impala主要的推动者是Cloudera，自从推出以来一直不温不火。Impala的系统架构如图所示。Impala表的元数据信息存储在Hive的Metastore中。StateStore是Impala的一个子服务，用来监控集群中各个节点的健康状况，提供节点注册，错误检测等功能。Impala在每个节点运行了一个后台服务impalad，impalad用来响应外部请求，并完成实际的查询处理。Impalad主要包含Query Planner，Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块。QueryPalnner接收来自SQL APP和 ODBC的查询，然后将查询转换为许多子查询，Query Coordinator将这些子查询分发到各个节点上，由各个节点上的QueryExec Engine负责子查询的执行，最后返回子查询的结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给用户。
Impala是一种MPP架构的执行引擎，能够查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级数据，查询速度非常快，是交互式BI查询最好的选择，即使是在并发性非常高的情况下也能保证查询延迟，所以在multi-tenant,shared clusters上表现比较好。Impala的另外一个重要的优点就是支持的SQL是在以上这些系统中是最标准的，也就是跟SQL99是最像的，所以对于传统企业来说可能是个不错的选择。Impala的主要缺点是社区不活跃，由C++开发，可维护性差，目前系统稳定性还有待提高。
Presto是Facebook开发的，目前也得到了Teradata的支持。目前Presto的主要使用者还是互联网公司，像Facebook，Netflix等。Presto的代码用了Dependency Injection, 比较难理解和debug。另外还有一些系统，像Apache Drill，Apache Tajo等，都是非常小众的系统了。
总的来说，目前来看Hive依然是批处理/ETL 类应用的首选。Hive on Spark能够降低Hive的延迟，但是还是达不到交互式BI查询的需求。目前交互式BI查询最好的选择是Impala。SparkSQL/DataFrame是Spark用户使用SQL或者DataFrame API构建Spark pipeline的一种选择，并不是一个通用的支持交互式查询的引擎，更多的会用在基于Spark的机器学习任务的数据处理和准备的环节。
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原文发布时间为：2015-08-04
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