返回
谁是你的真命天子？主流开源分析引擎横向对比！
见解分享
2023-03-24 11:59:30
在浩瀚数据分析宇宙中：揭开开源分析引擎之谜
在数据分析的浩瀚宇宙中，开源分析引擎犹如璀璨星辰，熠熠生辉，照亮了数据分析的未来。它们不断推动着该领域的发展，成为企业和组织从数据中挖掘价值的利器。
开启探索之旅
面对琳琅满目的开源分析引擎，我们踏上了一段激动人心的探索之旅，揭开它们的神秘面纱，寻找最契合你需求的“真命天子”。
Apache Druid：闪电般的查询速度
Apache Druid以其令人难以置信的查询速度和无与伦比的可扩展性而傲视群雄，成为实时数据分析领域的领军者。它能够实时摄取和处理海量数据，并以毫秒级响应时间提供查询结果，满足企业对实时数据洞察的迫切需求。
// 使用 Druid 摄取实时数据
import io.druid.data.input.impl.InlineInputRowParser;
import io.druid.data.input.impl.TimestampSpec;
import io.druid.query.Query;
import io.druid.query.Result;
import io.druid.query.aggregation.AggregatorFactory;
import io.druid.query.aggregation.CountAggregatorFactory;
import io.druid.query.spec.MultipleIntervalSegmentSpec;
import io.druid.query.spec.QuerySegmentSpec;
import io.druid.query.timeseries.TimeseriesQuery;
import org.apache.druid.client.DruidServerClient;
import org.apache.druid.client.cache.Cache;
import org.apache.druid.client.cache.LRUCache;
import org.apache.druid.client.cache.MapCache;
import org.apache.druid.java.util.common.DateTimes;
import org.apache.druid.java.util.common.guava.Sequence;
import org.apache.druid.java.util.common.guava.Sequences;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class DruidRealTimeExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 Druid Server 客户端
DruidServerClient client = new DruidServerClient("http://localhost:8082", "druid/v2");
// 定义要摄取的数据
List<InlineInputRowParser.ParseSpec> parseSpecs = Arrays.asList(
new InlineInputRowParser.ParseSpec("timestamp", "long"),
new InlineInputRowParser.ParseSpec("temperature", "float")
);
// 创建一个时间戳规范，指定数据中的时间戳列
TimestampSpec timestampSpec = new TimestampSpec("timestamp", "auto", null);
// 创建一个输入行解析器，使用解析规范和时间戳规范
InlineInputRowParser parser = new InlineInputRowParser(parseSpecs, timestampSpec);
// 创建一个摄取任务
InsertTask task = new InsertTask(
"my-data-source",
parser,
new ListFormatInputRowParser(parser)
);
// 使用客户端提交摄取任务
client.submitTask(task);
// 创建一个查询，使用时间间隔和聚集函数
QuerySegmentSpec intervalSpec = new MultipleIntervalSegmentSpec(Arrays.asList(
new Interval("2022-01-01T00:00:00Z", "2022-01-01T23:59:59Z")
));
AggregatorFactory aggregatorFactory = new CountAggregatorFactory("count");
TimeseriesQuery query = new TimeseriesQuery(
"my-data-source",
intervalSpec,
aggregatorFactory,
Arrays.asList("temperature"),
0,
0
);
// 执行查询并打印结果
Sequence<Result> results = client.query(query);
for (Result result : Sequences.toList(results, Arrays.asList())) {
System.out.println(result.getValue());
}
}
}
Apache Pinot：低延迟在线查询
Apache Pinot同样是一款实时分析引擎，但它与Druid略有不同。Pinot更加专注于为在线服务提供低延迟查询，非常适合对延迟敏感的应用程序。此外，Pinot还提供强大的SQL支持，便于用户进行复杂的数据查询。
// 使用 Pinot 摄取实时数据
import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import com.google.common.collect.Maps;
import org.apache.pinot.client.Connection;
import org.apache.pinot.client.ConnectionFactory;
import org.apache.pinot.client.ResultSet;
import org.apache.pinot.client.ResultSetGroup;
import org.apache.pinot.client.SegmentMetadata;
import org.apache.pinot.common.request.BrokerRequest;
import org.apache.pinot.common.request.PinotQuery;
import org.apache.pinot.common.utils.request.RequestUtils;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class PinotRealTimeExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 Pinot 连接
Connection connection = ConnectionFactory.fromDefault();
// 创建一个数据表
connection.execute("CREATE TABLE my_table (timestamp BIGINT, temperature FLOAT)");
// 摄取数据
Map<String, Object> data = Maps.newHashMap();
data.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
data.put("temperature", 25.0);
connection.upsert("my_table", data);
// 创建一个查询
String query = "SELECT * FROM my_table WHERE timestamp >= '2022-01-01T00:00:00Z' AND timestamp < '2022-01-01T23:59:59Z'";
PinotQuery pinotQuery = new PinotQuery(query);
// 执行查询并打印结果
ResultSetGroup resultSetGroup = connection.execute(pinotQuery);
for (ResultSet resultSet : resultSetGroup) {
List<SegmentMetadata> segmentMetadataList = resultSet.getSegmentMetadataList();
for (SegmentMetadata segmentMetadata : segmentMetadataList) {
System.out.println(segmentMetadata.getSegmentName());
}
while (resultSet.next()) {
System.out.println(resultSet.getString(0) + " " + resultSet.getDouble(1));
}
}
}
}
Apache Kylin：大数据量预计算分析
Apache Kylin是一款专为PB级大数据量身定制的分布式分析引擎。它采用预计算技术，将复杂的数据分析任务分解成多个独立的子任务，并通过并行处理的方式实现高速查询。Kylin非常适合处理大规模的历史数据分析，帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察。
// 使用 Kylin 进行预计算分析
import org.apache.kylin.client.Kylin;
import org.apache.kylin.client.KylinConfig;
import org.apache.kylin.client.util.JsonUtil;
import org.apache.kylin.metadata.model.DataModel;
import org.apache.kylin.metadata.model.DataModelManager;
import org.apache.kylin.metadata.model.TableDesc;
import org.apache.kylin.metadata.project.ProjectInstance;
import org.apache.kylin.metadata.project.ProjectManager;
import org.apache.kylin.metadata.cube.model.CubeDesc;
import org.apache.kylin.metadata.cube.model.IndexPlan;
import org.apache.kylin.rest.response.DataResult;
import java.util.List;
public class KylinPrecomputedExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 Kylin 客户端
KylinConfig config = new KylinConfig();
config.setServerUrl("http://localhost:7070");
Kylin kylin = Kylin.getInstance(config);
// 创建一个项目
ProjectManager projectManager = kylin.getProjectManager();
String projectName = "my_project";
ProjectInstance projectInstance = projectManager.createProject(projectName, "my_description");
// 创建一个数据模型
DataModelManager dataModelManager = kylin.getDataModelManager();
DataModel dataModel = dataModelManager.createDataModel(projectName, "my_data_model");
dataModel.init();
TableDesc tableDesc = dataModel.addTable("my_table");
// 创建一个立方体
CubeDesc cubeDesc = dataModel.addCube("my_cube");
cubeDesc.init();
IndexPlan indexPlan = cubeDesc.getDefaultIndexPlan();
// 构建立方体
kylin.buildCube(projectName, cubeDesc, indexPlan);
// 运行查询
Data
