银川选择哪家大数据机构学下比较好

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   交互式（Interactive）

   Dremel该论文是多个基于Hadoop的开源SQL系统的理论基础。

   Impala：这是一个大规模并行处理（MPP）式SQL大数据分析引擎，Impala像Dremel一样，其借鉴了MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）并行数据库的思想，抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，从而让Hadoop支持处理交互式的工作负载。

   Drill：这是谷歌Dremel的开源版本，Drill是一个低延迟的、能对海量数据（包括结构化、半结构化及嵌套数据）实施交互式查询的分布式数据引擎。

   Shark：Shark即“HiveonSpark”的含义，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作。然后通过Hive的元数据获，取数据库里的表信息。HDFS上的数据和文件，会由Shark获取，并放到Spark上运算。Shark基于Scala语言的算子推导，可实现良好的容错机制，对执行失败的长/短任务，均能从上一个“快照点（Snapshot）”进行恢复。

   Dryad：Dryad是一个通用的粗颗粒度的分布式计算和资源调度引擎，其核心特性之一，就是允许用户自己构建DAG调度拓扑图。

   Tez：其核心思想来源于Dryad，可视为利用Yarn(即MRv2)对Dryad的开源实现。ApacheTez是基于HadoopYarn之上的DAG计算框架。

   BlinkDB：可在抽样数据上实现交互式查询，其呈现出的查询结果，附带有误差标识。BlinkDB是一个用于在海量数据上运行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎。BlinkDB允许用户通过适当降低数据精度，对数据进行先采样后计算，其通过其独特的优化技术，实现了比Hive快百倍的交互式查询速度，而查询进度误差仅降低2~10%。

   实时系统（RealTime）

   Druid：这是一个开源的分布式实时数据分析和存储系统，旨在处理大规模的数据，并能做到查询和分析。

   Pinot：这是由LinkedIn公司出品的一个开源的、实时分布式的OLAP数据分析存储系统，非常类似于前面提到的Druid，LinkedIn使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。

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