针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
对于企业而言，想要控制成本，那么选择开源框架进行开发是不二之选，而在OLAP数据分析领域，开源的技术框架是非常多的，而各个框架各有优缺点，最终还是需要结合到实际需求去进行技术选型。
OLAP开源引擎
目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，这里选取比较有代表性的几个框架来具体展开——
Apache Hive
说到Hive，大家想必都不算陌生，作为Hadoop的数据仓库工具，Hive在大规模的数据分析处理上，是非常有优势的。
Hive的运行原理，是将HQL语句(类SQL语法)转化成MapReduce进行执行，本质上来说，就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架，使用HQL就可以对存储数据进行分析。
Hive的优点是学习简单（支持SQL语法）、扩展性强（底层基于HDFS）。但是同时，Hive的缺点也是明显的，因为底层需转换为MapReduce任务执行，所以延迟性是比较高的。所以通常来说，Hive更适合数据仓库的统计分析。
Spark SQL
SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成，可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive。
Impala
Impala算是相对老牌一点的OLAP引擎，底层强依赖于kudu或Hive，其他的一概不支持，有很多大厂使用，比如滴滴，在前几年和性能不占优势的Hadoop系计算引擎相比，确实十几秒钟能把上千亿、TB级数据的SQL查出来让人眼前一亮，但是它的局限性在于是用C 写的，这让很多java系的伙伴望而生畏。
Presto
Presto是FaceBook开源的大数据分布式SQL查询引擎，客户端发出数据查询请求时，先有语法解析器进行解析，解析之后再给到对应的节点执行任务。Presto通过自己系统内部的查询和执行引擎来完成数据分析处理，所有的操作都在内存中完成，所以速度会快很多。Presto的优点是速度快、支持多数据源接入，缺点是容易内存溢出。
Clickhouse
Clickhouse是俄罗斯开源的一款列式数据库，在做数据分析时可直接选择某几列来作为分析属性，获取数据非常快，延迟低。在计算层，ClickHouse提供了多核并行、分布式计算、近似计算、复杂数据类型支持等技术能力，最大化程度利用CPU资源，提升系统查询速度。Clickhouse的优点就是快快快、分布式高可用，在数据分析这维度看基本没有缺点。
Kylin
是一个应用在T 1场景的olap引擎，提前建各个维度的cube，也就是相当于把你要查的东西全部提前跑出来，到时候直接拿就行了，所以预计算量很大，查询速度很快，这也是他的特点，也是在有限的应用场景管用，比如多维分析，速度极快。Kylin的优点就是简单、快速，缺点就是可选数据分析维度太多。
关于大数据开发，OLAP开源数据分析引擎，以上就对主流的一些产品做了基本的介绍了。对于大数据开发者而言，对于这些产品需要有相应的了解，并且能够根据需求来进行技术选型。
