大数据Kudu（十一）：ClickHouse与Kudu对比
【摘要】 ClickHouse与Kudu对比kudu 2015年9月28号出现第一个测试版本0.5.0，2016年2月26第一个正式版0.7.发布。clickhouse 2018年3月开源正式版出现。两者都是列式存储，都可以针对数据进行实时OLAP分析，两者的区别如下：技术方面KuduClickHouse架构设计Kudu是Master-slave的架构，Master挂掉不能工作。Clickhouse每...
ClickHouse与Kudu对比
kudu 2015年9月28号出现第一个测试版本0.5.0，2016年2月26第一个正式版0.7.发布。clickhouse 2018年3月开源正式版出现。两者都是列式存储，都可以针对数据进行实时OLAP分析，两者的区别如下：
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技术方面 |
Kudu |
ClickHouse |
|---|---|---|
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架构设计 |
Kudu是Master-slave的架构，Master挂掉不能工作。 |
Clickhouse每台Server的地位都是等价的，是multi-master模式。解决单点故障。 |
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元数据管理 |
Kudu使用Master Server管理元数据。 |
ClickHouse使用Zookeeper管理元数据。 |
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SQL支持 |
Kudu不支持标准SQL,有put，get等api代码操作；与Impala整合后支持SQL操作。 |
ClickHouse对于标准SQL的支持相对完好。 |
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应用场景 |
Kudu应用主要是随机读写且兼容大批量读取操作场景，生产中经常与Impala集成，也可做OLAP分析。 |
Clickhouse应用场景主要是实时OLAP分析。不是太擅长随机读数据。 |
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数据CRUD |
Kudu支持数据更新，删除操作，可以通过api代码实现，也可以通过与impala整合SQL实现；仅支持单条数据的事务。Kudu对数据快速读取和快速插入数据的场景支持比较好，原子数据查询延迟低，与Impala整合可以做OLAP操作。 |
ClickHouse是分析型列式数据库，处理的数据一般不变化，变化一般也不会更新，对于update,delete的支持比较脆弱，实际上clickhouse不支持标准的update和delete操作，通过alter操作实现；不支持事务。ClickHouse最好大批量插入数据，对数据原子行大量读取，效率不高，延迟大，主要做OLAP分析操作。 |
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扩展性 |
Kudu由于Tablet Server的特殊结构，扩展性差，支持300个节点。 |
ClickHouse集群节点无上限。 |
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