mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-12-17 03:42:48 +00:00
8623cb232c
* 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 -name '*.md' -type f | xargs -I{} perl -pi -e 's/ sql/g' {} * Remove outdated stuff from roadmap.md * Not so light font on front page too * Refactor Chinese formats.md to match recent changes in other languages
14 lines
3.2 KiB
Markdown
14 lines
3.2 KiB
Markdown
# 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-->
|