北方的大数据之路

Kylin 离线/准实时/实时OLAP，兼容一部分明细类的查询。 对于超大规模数据量olap（广告，曝光），目前没有对手。 hbase作为存储引擎，通过m/r， spark根据维度的笛卡尔积组合计算聚合的结果。 准实时/实时，3.0版本实时olap对标druid，未来极有可能超越。 因为主要存储计算结果数据，90%查询结果直接可以通过rowkey获取，查询效率极高(可达ms级别)。 维度和指标可以通过bitmap, hll, 数据字典存储，存储占用很小。 支持JDBC 页面用

OLAP OLAP 联机分析处理，主要支持复杂的分析操作，侧重决策的支持，对大数据量比较友好。普遍的场景就是星状模型的数据表查询，并且支持上钻，下卷的一些功能。 目前OLAP有两个方向， 1：预计算的方式。直接把所有维度组合的查询都预计算好，直接拿结果数据。 2：直接查询数据明细方式，通过一些优化手段(内存计算，增加索引，数据字典等)，直接操作的是原始的数据。 目前在用的OLAP的一些开源引擎，kylin, druid, presto,impala, es比较多。druid主要用于实时数据，ky