本文主要是介绍Presto、Spark SQL、Hive的比较，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Presto、Spark SQL、Hive的比较

1.Presto

Presto只有计算分析能力但可以连接多种数据源，包括Hive，Oracle，MySQL，Kafka，MongoDB，Redis等，并且可以将多个不同数据源进行联合分析。可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。

Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive，执行效率要高很多。

擅长：

1、 轻量快速，支持近乎实时的查询

2、Facebook内部广泛使用，有好的扩展性和稳定性

3、和impala同样使用分布式查询引擎，和传统的Mapreduce相比，消除了延迟和磁盘IO开销

4、有完善的文档

Hive是一个数据仓库，是一个交互式比较弱一点的查询引擎，交互式没有presto那么强，而且只能访问hdfs的数据；
Presto是一个交互式查询引擎，可以在很短的时间内返回查询结果，秒级，分钟级，能访问很多数据源；
Hive在查询100Gb级别的数据时，消耗时间已经是分钟级了；但是Presto是取代不了Hive的，因为Presto全部的数据都是在内存中，限制了在内存中的数据集大小，比如多个大表的join，这些大表是不能完全放进内存的，实际应用中，对于在Presto的查询是有一定规定条件的，比如说一个查询在Presto查询超过30分钟（此时适合在SparkSQL运行），那就kill掉吧，说明不适合在Presto上使用，主要原因是，查询过大的话，会占用整个集群的资源，这会导致你后续的查询是没有资源进行查询的，这跟Presto的设计理念是冲突的，就像是你进行一个查询，但是要等个5分钟才有资源继续查询，这是很不合理的，交互式就变得弱了很多。

因此 ，在数据源的级联查询时，用Presto写SQL语句进行查询。在进行简单的数据查询时，可以用HQL进行建表，查询，关联等。当数据量较大时，可用SparkSQL进行建表，查询，关联等。

2.Apache Hudi

Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。

读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。

Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。

Hudi 适用于 Spark-2.4.3+ 和 Spark 3.x 版本。因此spark版本需要对应，不过spark和hudi的集成比起flink和Hudi的集成方便很多，毕竟hudi的设计之初就是为了融合spark，而且hudi和spark耦合性很高。现在hudi社区正在做的是实现对于hudi和spark的解耦，不受限于某个数据引擎，这也是hudi一大缺陷，但是社区正在积极推进此项工作，很多大公司也加入进来，如阿里，字节跳动，腾讯等等。而且使用在大数据领域hudi的发展势头很强劲，越来越多的人加入到其中。
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3.Apache Kudu

Apache Kudu是一个与Hudi具有相似目标的存储系统，该系统通过对upserts支持来对PB级数据进行实时分析。 一个关键的区别是Kudu还试图充当OLTP工作负载的数据存储，而Hudi并不希望这样做。 因此，Kudu不支持增量拉取(截至2017年初)，而Hudi支持以便进行增量处理。

Kudu与分布式文件系统抽象和HDFS完全不同，它自己的一组存储服务器通过RAFT相互通信。 与之不同的是，Hudi旨在与底层Hadoop兼容的文件系统(HDFS，S3或Ceph)一起使用，并且没有自己的存储服务器群，而是依靠Apache Spark来完成繁重的工作。 因此，Hudi可以像其他Spark作业一样轻松扩展，而Kudu则需要硬件和运营支持，特别是HBase或Vertica等数据存储系统。 到目前为止，我们还没有做任何直接的基准测试来比较Kudu和Hudi(鉴于RTTable正在进行中)。 但是，如果我们要使用CERN， 我们预期Hudi在摄取parquet上有更卓越的性能。
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