实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析 - 大数据和云计算技术 （欢迎关注同名微信公众号） - ITeye技术网站
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- 结语
目前来看，业界还没有一个完美的解决方案，通常的思路有：
a. 提前根据查询结果来组织数据。每种业务都是不同的，要想查询得快，就要提前分析场景，在数据入库时，就提前根据查询结果来组织数据。这也是微博等应用的做法，根据显示结果提前存储数据。
b. 对不固定维度的，多维度查询，目前来看hadoop和传统的并行数据库架构上会有一个融合的过程，相信最后会殊途同归，Impala还是有前途的。
c. 多查询引擎的融合，通常我们希望一份数据，可以承担多种应用，既可以承担直接带用户id的快速查询，也系统可以搞定多维度的复杂分析，所以要支持多种应用，多查询引擎的特点融合不可以避免。希望后面impala可以解决在habase上性能不高的问题。
d. 用高速硬件加速，flash卡目前越来越便宜，将需要高速查询的数据换成到flash等高速硬件上。
