大数据Apache Druid（八）：Druid JDBC API和其他OLAP分析框架对比
【摘要】 Druid JDBC API和其他OLAP分析框架对比一、Druid JDBC API在大数据处理场景中，我们可以编写接口来读取Druid中的数据进行聚合操作，以供可视化展示使用。下面使用jdbc的方式来读取Druid中的数据。1、首先需要在maven项目中导入Druid的依赖<dependency> <groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId...
Druid JDBC API和其他OLAP分析框架对比
一、Druid JDBC API
在大数据处理场景中，我们可以编写接口来读取Druid中的数据进行聚合操作，以供可视化展示使用。下面使用jdbc的方式来读取Druid中的数据。
1、首先需要在maven项目中导入Druid的依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId>
<artifactId>avatica-core</artifactId>
<version>1.15.0</version>
</dependency>2、编写代码读取Druid中的数据
/**
* 使用JDBC的方式连接Druid
*/
public class ReadDruidData {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
//1.连接Druid
Properties props = new Properties();
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:avatica:remote:url=http://node5:8888/druid/v2/sql/avatica/", props);
//2.准备查询语句
PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("select loc,item,sum(amount) as total_amount from \"druid-topic\" group by loc,item");
//3.执行查询获取结果
ResultSet rst = pst.executeQuery();
while(rst.next()){
String loc = rst.getString("loc");
String item = rst.getString("item");
Double totalAmount = rst.getDouble("total_amount");
System.out.println("loc = "+loc +",item = "+item+",totalAmount = "+totalAmount);
}
//4.关闭连接
rst.close();
pst.close();
conn.close();
}
}二、Druid与其他OLAP分析框架对比
|
对比项 |
Druid |
clickhouse |
Kylin |
HBase |
Impala |
kudu |
presto |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
聚合亚秒级响应 |
Y |
Y |
Y |
N |
N |
N |
N |
|
SQL支持 |
Y |
Y |
Y |
N |
Y |
N |
Y |
|
离线 |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
|
实时 |
Y |
Y |
Y |
N |
N |
N |
N |
|
精准去重 |
N |
Y |
Y |
- |
Y |
- |
Y |
|
多表join |
Y(不建议) |
Y |
Y |
N |
Y |
N |
Y |
|
JDBC API |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
Y |
|
预聚合 |
Y |
Y |
N |
N |
N |
N |
N |
|
预计算 |
N |
N |
Y |
N |
N |
N |
N |
|
基于内存计算 |
N |
N |
N |
N |
Y |
N |
Y |
|
HDFS存储 |
Y |
N(部分引擎支持) |
Y |
Y |
Y |
N |
Y |
|
支持更新 |
N (支持Segment批量覆盖更新) |
Y |
N |
Y |
N（Kudu 引擎支持） |
Y |
N |
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