比Hive快那么多的大数据查询工具，听说过没，真心挺厉害的

（用户）提到的“比Hive快那么多的大数据查询工具”，我猜您很可能听说的就是Presto和Apache Spark SQL这两款，它们在业界确实以速度闻名，尤其是处理交互式查询时，感觉比Hive快了一个时代，Hive在早些年几乎是数据仓库的代名词，但它有个天生的特点：稳，但慢，它的工作模式更像是安排一个长期任务，你把查询语句写进去，它不紧不慢地转换成一系列MapReduce任务，然后你去喝杯咖啡，甚至睡一觉再回来看结果，这种“批处理”模式适合处理海量历史数据，但完全没法满足“我想马上知道上个小时的销售数据”这种即时需求。

这时候,Presto就闪亮登场了，它是Facebook（现在叫Meta）开发的，出生目的就是为了解决Hive太慢的问题，它最厉害的地方在于“内存计算”和“流水线式”处理，简单打个比方，Hive就像是一个老式的邮件分拣系统，需要把全国的信件先收集到中心局，然后按省、市、区一层层分拣，最后才派送，步骤多，中间结果还要反复读写硬盘，自然就慢，而Presto就像一个高度智能的现代化分拣流水线，数据像水流一样在各个处理环节间直接传递，能不写硬盘就绝不写硬盘，尽量把所有计算都放在内存里完成，这样一来，延迟从小时级、分钟级一下子降到了秒级甚至亚秒级，你输入一条查询，几乎瞬间就能开始看到结果滚动出来，这种体验是革命性的，很多公司的数据分析师和运营人员都用它来做即席查询（Ad-hoc Query），随心所欲地探索数据，再也不用苦苦等待了。

另一个不得不提的巨头是Apache Spark，特别是它的Spark SQL模块，Spark也是一个“内存计算”的引擎，但它比Presto的野心更大，它想做的是一站式解决所有数据处理问题，包括复杂的机器学习、图计算和流数据处理，Spark SQL只是它面向SQL查询的一个接口，Spark的速度优势也主要来自于内存计算，它会把中间数据尽可能放在内存里，避免了Hive那样频繁的磁盘I/O操作，Spark和Presto的设计哲学有些不同，Presto更像一个专精的“查询利器”，就是为了跑SQL快而生的，架构轻灵，而Spark则像一个“全能战士”，它的核心抽象是弹性分布式数据集（RDD），功能更强大，但整个引擎相对更“重”一些，在实际使用中，对于纯交互式查询，特别是TB级别以下的，Presto往往感觉更迅捷；但对于需要复杂数据转换、机器学习流水线等更重型的ETL任务，Spark则是更强大的选择。

除了这两位明星,近年来还有一个势头非常猛的新星叫Trino，这里有个小故事：Presto最初是由Facebook创建的，但它的原始创建者后来离开了Facebook，另起炉灶成立了Trino社区，你可以把Trino看作是Presto的一个重要分支，或者说是社区版的Presto，两者渊源极深，基本原理和架构非常相似，都主打高速SQL查询，近年来，Trino社区非常活跃，在很多功能和性能优化上甚至走在了原版Presto的前面，所以现在很多人提到这个技术时，会直接说Trino，或者并称为Presto/Trino。

快是有代价的,无论是Presto/Trino还是Spark SQL，它们对集群的内存资源要求都比Hive高得多，因为内存是比硬盘昂贵得多的资源，Hive虽然慢，但它通过把中间结果落盘，可以用更少的资源处理超大规模的数据，稳定性很高，而这些“快”的引擎，如果内存不足，查询就可能会失败，在实际的大数据平台架构中，它们常常是互补共存的，形成一种“湖仓一体”的架构，把海量的、冷的历史数据用Hive来管理，进行T+1的批处理报表分析；而把需要快速查询的热数据，或者需要即时探索的数据子集，用Presto/Trino来提供服务，这样既兼顾了成本与稳定性，又满足了速度与敏捷性的需求。

您听说的“真心挺厉害的”工具，大概率就是指Presto、Trino或Spark SQL这些现代MPP（大规模并行处理）查询引擎，它们的出现，确实让大数据查询从“批处理”迈向了“交互式”的时代，极大地提升了数据驱动的效率和体验。