简介

Apache Kylin 和 Doris 都是面向大数据的 OLAP 解决方案，旨在提供灵活的 SQL 查询能力以及高性能的分析能力。但两者的架构、使用场景和支持特性有所不同。

架构对比

Apache Kylin

• 架构设计：Kylin 是基于 Hadoop 的列式存储框架，使用 CUBRID 和 HBase 存储事实表和维度表。
• 数据处理：Kylin 使用 Hive 作为元数据存储，并提前在 HDFS 中建立 MOLAP 型索引。
• 实时性：Kylin 通常是批处理模式，不太适合实时查询。
• 扩展性：Kylin 需要预先计算数据，因此在大规模数据处理时扩展性有限。

Doris

• 架构设计：Doris 采用 MillWheel 实时计算引擎和分布式存储技术。
• 数据处理：Doris 支持实时和批量数据处理，同时具备较好的数据倾斜处理能力。
• 实时性：Doris 能够支持毫秒级延迟的查询，高效地支持实时数据分析。
• 扩展性：Doris 依靠分片和水平扩展，可以轻松应对大数据环境下的高数据量和高并发查询需求。