前言
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。
- Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。
- Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。
- Apache Kudu是Cloudera Manager公司16年发布的新型分布式存储系统，结合CDH和Impala使用可以同时解决随机读写和sql化数据分析的问题。分别弥补HDFS静态存储和Hbase Nosql的不足。
既然可选的技术路线有这么多，本文将从安装部署、架构组成、基本操作等方面横向对比一下Hbase、Kudu和Clickhouse。
最后从下面几个维度来对比一下Hbase、Kudu和Clickhouse。
| Hbase | Kudu | Clickhouse | |
|---|---|---|---|
| 数据存储 | Zookeeper保存元数据，数据写入HDFS(非结构化数据) | master保存元数据，数据及副本存储在tserver(强类型数据) | Zookeeper保存元数据，数据存储在本地，且会压缩 |
| 查询 | 查询比较麻烦，Phoenix集成之后比较好点 | 查询比较麻烦，集成Impala之后表现优秀 | 高效的查询能力 |
| 数据读写 | 支持随机读写，删除。更新操作是插入一条新timestamp的数据 | 支持读写，删除，更新 | 支持读写，但不能删除和更新 |
| 维护 | 需要同时维护HDFS、Zookeeper和Hbase(甚至于Phoenix) | CDH版本维护简单，Apache版需要单独维护，额外还有Impala | 额外维护Zookeeper |
所以Hbase更适合非结构化的数