大数据几个框架整理
大数据整理：
一、大数据框架：
Impala：hadoop的sql平台、支持hbase/hdfs、支持超大数据、支持多并发、sql支持好、对内存依赖比较严重。需要自己优化，并且有的语句超过内存会报错。
Spark：各种格式、各种计算（机器学习、图形计算）、可sql、可代码处理、支持scala/java/python语言开发。提供scala/python代码命令行运行、超大数据支持差。
Kylin：预计算、好优化、高性能、支持mr、spark、基于时间的增量更新、流式更新、数据源有hive/kafka、提供开发用的管理台是一套开发系统。由于有预计算、所以其他各个模块独立，能支持高并发。可以直接作为软件系统的数据源。
Phoenix：sql on hbase、快
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