【大数据之数据仓库】HAWQ versus GreenPlum

2018/07/10 15:52
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谈到GreenPlum,肯定会有同事说HAWQ!是的,在本系列第一篇选型流水记里,也有提到。因为对HAWQ接触有限,没有深入具体了解,所以很多信息都是来自于博文,人云亦云,我把看过的资料简要整理,希望对感兴趣的同事有一些帮助^_^

  1. HAWQ的身世:https://www.pivotalguru.com/?p=1176,目前已经开源:http://hawq.incubator.apache.org/
  2. HAWQ和GreenPlum的比较:https://www.pivotalguru.com/?p=719,可以简要归纳为:GreenPlum是存储和计算合体的,标准的RDBMS系统;而HAWQ是存储与计算分离的,它的存储放在HDFS上,它的计算你可以理解成是被阉割了存储模块的“GreenPlum”,当然,它对Hadoop生态圈的结合度更高,支持对接各种组件:Hive/Hbase/avro等等。这里补充一点:存储和计算分离有啥好处?或者解决了什么问题。大数据领域,影响数据分析的瓶颈就两块:一块是数据扫描(磁盘IO),另一块是数据计算(CPU+MEM)。想象一下,如果我们发现读数据非常耗时(磁盘IO瓶颈),那么可以增加磁盘通过增加IO带宽来解决问题,而如果发现计算耗时特别长,比如CPU一直100%或者MEM已经耗尽,那么可以增加计算资源(比如添加无穷无尽的云主机)来解决。反过来,如果存储和计算合体,那么意味着资源的有效利用率会很低,所以分离是趋势。
  3. 我们怎么来定位HAWQ和GreenPlum或者怎么来选择使用呢?答案是手拉手一起使用:https://www.pivotalguru.com/?p=642请注意博文底下的一幅图;另外,在http://dbaplus.cn/news-21-341-1.html一文中也有提到使用MPP+HDFS的组合架构,来构建基础数据仓库,满足不同业务需求;
  4. HAWQ当前发布版本暂不支持数据更新和删除操作,不过3.0.0.0版本将会支持:https://issues.apache.org/jira/browse/HAWQ-304
  5. HAWQ性能指标怎么样?这里有篇Pivotal自测的博文https://content.pivotal.io/blog/pivotal-hawq-benchmark-demonstrates-up-to-21x-faster-performance-on-hadoop-queries-than-sql-like-solutions,号称压倒impala,不过针对本篇博文的题目,我支持GreenPlum!
  6. 有公司基于HAWQ提供商业服务:http://www.hashdata.cn;也有公司基于GreenPlum提供商业服务:http://vitessedata.com/deepgreen-db
大家如果还有其他想要了解的,记得留言哦,回头抽空补上:)

本文来自网易云社区,经作者何李夫授权发布。

原文地址:【大数据之数据仓库】HAWQ versus GreenPlum

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