主流的OLAP技术
信息数据：从原始数据中转化出来的，能够真正为用户所理解并真实反映企业多维度特性的数据
OLAP的官方定义：使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对信息数据进行快速、一致、交互存取，以获得对数据更深入了解的一类软件技术
OLAP的优点：充分降低数据分析的使用门槛，大大降低数据挖掘的成本
Druid:PB级别大数据的实时数据分析（快速查询、水平扩展、实时分析）
应用场景：点击流分析，风险/欺诈分析，网络性能监控，服务器指标存储，供应链分析，应用程序性能指标，商业智能/OLAP
在实际使用中Druid可用于用户互动行为的实时数据查询和监控
Presto是2013年开源的高性能分布式SQL查询引擎为解决海量日志数据的分析而被开发
Presto设计架构：master-slave架构，既主从架构
Presto适应场景：满足数据分析师临时查询需求，支持PB级别查询需求，但不适合大表之间join操作的场景
presto主要是解决SQL查询引擎的问题，presto直接访问HDFS或者其他数据存储层，无法将原始数据进行预计算后建立索引并存储，同时它保留数据全部的数据信息，可以支持所有数据的行粒度信息查询
ClickHouse:采用Local attached storage作为存储使得整个数据I/O从根本上被消除
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