ClickHouse/docs/ru/faq/general.md
Ivan Blinkov 8623cb232c
WIP on docs/website (#3383)
* CLICKHOUSE-4063: less manual html @ index.md

* CLICKHOUSE-4063: recommend markdown="1" in README.md

* CLICKHOUSE-4003: manually purge custom.css for now

* CLICKHOUSE-4064: expand <details> before any print (including to pdf)

* CLICKHOUSE-3927: rearrange interfaces/formats.md a bit

* CLICKHOUSE-3306: add few http headers

* Remove copy-paste introduced in #3392

* Hopefully better chinese fonts #3392

* get rid of tabs @ custom.css

* Apply comments and patch from #3384

* Add jdbc.md to ToC and some translation, though it still looks badly incomplete

* minor punctuation

* Add some backlinks to official website from mirrors that just blindly take markdown sources

* Do not make fonts extra light

* find . -name '*.md' -type f | xargs -I{} perl -pi -e 's//g' {}

* find . -name '*.md' -type f | xargs -I{} perl -pi -e 's/ sql/g' {}

* Remove outdated stuff from roadmap.md

* Not so light font on front page too

* Refactor Chinese formats.md to match recent changes in other languages
2018-10-16 13:47:17 +03:00

14 lines
3.2 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Общие вопросы
## Почему бы не использовать системы типа MapReduce?
Системами типа MapReduce будем называть системы распределённых вычислений, в которых операция reduce сделана на основе распределённой сортировки. Наиболее распространённым opensource решением данного класса является [Apache Hadoop](http://hadoop.apache.org), а в Яндексе используется внутрення разработка — YT.
Такие системы не подходят для онлайн запросов в силу слишком большой latency. То есть, не могут быть использованы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.
Такие системы не подходят для обновления данных в реальном времени.
Распределённая сортировка не является оптимальным способом выполнения операции reduce, если результат выполнения операции и все промежуточные результаты, при их наличии, помещаются в оперативку на одном сервере, как обычно бывает в запросах, выполняющихся в режиме онлайн. В таком случае, оптимальным способом выполнения операции reduce является хэш-таблица. Частым способом оптимизации map-reduce задач является предагрегация (частичный reduce) с использованием хэш-таблицы в оперативной памяти. Эта оптимизация делается пользователем в ручном режиме.
Распределённая сортировка является основной причиной тормозов при выполнении несложных map-reduce задач.
Большинство реализаций MapReduce позволяют выполнять произвольный код на кластере. Но для OLAP задач лучше подходит декларативный язык запросов, который позволяет быстро проводить исследования. Для примера, для Hadoop существует Hive и Pig. Также смотрите Cloudera Impala, Shark (устаревший) для Spark, а также Spark SQL, Presto, Apache Drill. Впрочем, производительность при выполнении таких задач является сильно неоптимальной по сравнению со специализированными системами, а сравнительно высокая latency не позволяет использовать эти системы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.
[Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/faq/general/) <!--hide-->