说明

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技术选型

MOLAP

与Druid相类似的实时数据分析工具，还有Linkedln的Pinot和eBay的Kylin，它们都是基于Java开发的。Druid相对比较轻量级，用的人也多，毕竟开发时间久一些，问题也少一些。

Pinot，Linkedln开发的类似于Druid的多维数据分析平台，它的功能实际上要比Druid强大一些，但因为去年才刚刚开始开源，用的人比较少。大家有兴趣的可以去试试。它的整个代码量也比较大，架构与Druid也非常相似，但它引入了更好的一种协调管理器，更多的是一种企业级别的设计，更加完整、规范。

Kylin是eBay的开源分析工具，它的优点就是很快，特别适合每天定时报表，缺点也很明显，就是随机查询很慢。它还有一个好处就是支持标准的SQL，与Tableau等BI工具集成，可以直接连到eBay的这个Kylin工具。而且，Kylin在Fast Cubing上做了一些预处理，反应较快。

KUDU是去年十月份Apache开源的一个工具，与小米联合发布。它的定位是什么呢？大家都知道Druid是一个批处理、高容量的查询系统，响应时间很慢，而HBase可以支持快速的响应时间，但它主要是一个写少读多的情况。
KUDU，走在这两个极端的中间，它既能够保证大吞吐，又可以保证低延时。小米从去年十月份开始使用KUDU，主要用于一些服务质量监控、问题排查，总体感觉还不错。小米也是KUDU现在最大的一个用户，因为我们很多时候需要考虑HBase和Druid综合的一些优点，所以KUDU也是小米目前实验的一个工具。

设计模式

小米的广告系统主要是对每个广告的请求、点击、展现做一些分析，一条线是通过Kafka→Druid→数据可视化显示，另外一条路就是完整数据落盘到HDFS，每天晚上通过数据重放去纠正Druid里的一些数据，覆盖Druid的准确数据，最后做可视化。

参考

小米架构师：亿级大数据实时分析与工具选型