presto、druid、sparkSQL、kylin的对比分析，如性能、架构等，有什么异同？

谢谢邀请。你之列了这一领域的一部分，据我不完全收集，包括：

• 商业系统
• InfoBright
• Greenplum（已开源）、HP Vertica、TeraData、Palo、ExaData、RedShift、BigQuery（Dremel）
• 开源实现
• Impala、Presto、Spark SQL、Drill、Hawq
• Druid、Pinot
• Kylin

其中你列的presto、druid、sparkSQL、kylin可以分为三类。其中presto和spark sql都是解决分布式查询问题，提供SQL查询能力，但数据加载不一定能保证实时。Druid是保证数据实时写入，但查询上不支持SQL，或者说目前只支持部分SQL，我个人觉得适合用于工业大数据，比如一堆传感器实时写数据的场景。Kylin是MOLAP，就是将数据先进行预聚合，然后把多维查询变成了key-value查询。

这里要看你实际要应用于什么场景了。