我们有一个OLAP表，有1800亿行和100多列，在Hive中容量接近8TB。大多数列都是维度，我们也有一些度量列。我们希望构建一个实时系统，支持临时查询来运行仪表板应用程序，其中查询应该在10秒以下的延迟内执行。
我们现在正在寻找选项来构建这样一个实时特设查询系统，我们正在检查可能的选项，实际上很难选择一个正确的系统。我们正在考虑
Presto，可用于直接查询hdfs，但我们不确定它是否支持如此大容量的低延迟查询。
Cassandra，根据查询构建预聚合视图。
Druid，用于构建预聚合视图，看起来很有趣，但似乎没有任何企业支持。
在这里，我们实际上正在努力从这些组件中做出选择，我们也不确定我们是否错过了任何其他相关的工具，可能适合这个需求。
我们正在寻找可以与HDFS紧密交互的工具/数据库，我们也可以考虑任何其他工具，如果它的读取性能对大容量很好。
我恳请您帮助指导我的组件选择，也请告诉我，如果我必须看到任何其他的工具。
嗨，正如你在这里看到的https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Druid+Integration druid正在与Hive紧密集成，这将能够完全支持你的用例，其中一些数据可以从像druid这样的快速数据存储中查询，并且具有复杂连接的重权重查询可以到Hive。还要注意的是，从上面列出的解决方案中，只有德鲁伊有一个强大的(亚秒延迟)实时摄取消防管，集成了kafka, storm, flink rabitMQ和列表不断…从支持的角度来看，druid有一个非常活跃的开源社区，而且它被数百家公司使用，包括雅虎、NetFlix ....这样的大公司此外，至少有两家公司将提供企业支持，即Hortonworks和Imply。