小编给大家分享一下presto、sparksql、druid、kylin、clickhouse是什么，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
相对于sparksql，presto是纯内存计算，尽量使用整个集群中的内存，sparksql依赖于分配的executor数量，在executor内存不足时会落盘；
相对于sparksql，presto启动执行更迅速，sparksql要依赖yarn调度资源；
相对于sparksql，presto带有分页功能，在分页查询时更有优势；
相对于presto，sparksql运行更稳定，presto会经常出现oom；
druid和kylin更适合预聚合场景，其中druid是时序数据库，对所有维度列枚举值建立bitmap索引，所以维度枚举值如果较多的话，数据膨胀会比较厉害；kylin是通过MapReduce任务枚举维度组合，每一种维度组合对应一张hbase表，维度组合值为主键，通过hbase rowkey实现快速访问，因为实现要指定维度组合情况，所以kylin适合业务场景比较固定的情况，这也是hbase的特点，通过单一的key查询数据。
clickhouse可以对数据分区，建立主键，对命中主键的明细数据聚合查询较快，这种对于一些维度枚举值较多的数据比较适合，没有数据膨胀
druid和kylin主要针对预聚合场景，因此查询较快，qps较高，但是因为数据做了聚合，无法查看明细数据，不支持join；clickhouse、presto、sparksql主要是扫描原始数据，实时聚合，因此查询较慢，qps较低，但是clickhouse有主键索引，数据都存在本地，因此查询速度明显快于presto和sparksql，但是presto、sparksql join性能更好
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