Druid对比Redshift

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Redshift 内部使用了亚马逊取得了授权的ParAccel 实时注入数据抛开可能的性能不同, 有功能性的不同 Druid 适合分析大数据量的流式数据, 也能够实时加载和聚合数据一般来讲, 传统的数据仓库包括列式存储只摄入批量数据, 没有对流式数据做优化 Druid 是只读分析型数据仓库 Druid支持写语句, 但是数据是不变的, 也不支持join. ParAccel 是完全数据库, 支持SQL语法包括join, insert, update 分发数据 Druid的数据分发的单位是segme…

Druid对比Hadoop

Druid对比Hadoop Hadoop 向世界证明, 花费很少的钱实现典型的解决方案, 将数据保存在一般的商用机器的数据仓库里是可行的. 当人们将自己的数据保存在Hadoop, 他们发现两个问题他们能够用一种相当灵活的方式查询数据来解答任何问题. 这个查询花费很多时间第一次运行Hadoop, 每个人都会感到高兴. 后面使用Hadoop进行交互性查询后, 他们意识到Hadoop只优化了吞吐量, 没有优化延时. Druid完全是Hadoop的一个补充. Hadoop精于存储…

Druid对比Vertica

怎么比较Druid和Vertica? Vertica 类似与之前介绍的ParAccel/Redshift(Druid-vs-Redshift). 不是实时注入数据: 提供SQL的全部语法支持另外一个很大不同是: Vertica 不适用index, 尝试利用run-length encoding和其他的压缩技术和产生不同排序的实体化副本投射系统(最大化利用run-length encoding) 不太清楚Vertica如何分发和复制数据, 所以很难说两者有什么不同…

Druid对比Impala/Shark

Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成一直在线, 高可用性实时插入数据分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop MapReduce, 查询模块是完全通用的, 和现有的Hadoop生态系统打成一片. 请注意我不是Impala or Shark专家, 也不熟悉Impala和Shark的路线图. 如果有什么错误, 我会更改, 请发邮件到邮件列表…

Druid对比Elasticsearch

我们不是Elasticsearch的专家, 如果描绘有误, 请通过邮件列表或者其他途径告知我们. Elasticsearch 是基于Apache Lucene搜索服务器. 提供了对无模式文档的全文检索, 提供了存取未加工的事件记录功能.Elasticsearch也提供了分析和聚合功能. 据用户证明, 数据注入和数据聚合需要比druid大得多的资源. Druid 支持OLAP数据流程. Druid在低成本的情况下做了优化以达到高性能(快速的聚合和注入数据), 支持很大范围的分析操作. Druid…

Druid对比Cassandra

不是Cassandra专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知, 我们会修正. Druid对扫描和聚合做了很大程度的优化, 不用提前计算就支持任意的向下钻取, 还可以实时摄入流式数据并实时查询这些进入的数据. Cassandra是很好的键值对数据仓库, 相对于纯粹的key-value数据仓库可以让你做更多的感兴趣的事情.它的使用方法和druid不同, druid经常为一次查询扫描数以十亿的记录. 还有, Druid是完全的读一致性的. Druid将数据分成叫做segment的不变…