# Druid 对比 Hadoop

**URL:** <https://www.isharkfly.com/t/druid-hadoop/14505>\
**Category:** BigData\
**Tags:** druid\
**Created:** [June 12, 2023, 1:40pm UTC](https://www.isharkfly.com/t/druid-hadoop/14505 "2023-06-12T13:40:53Z")\
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**Post date:** [June 12, 2023, 1:40pm UTC](https://www.isharkfly.com/t/druid-hadoop/14505/1 "2023-06-12T13:40:53Z")

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Hadoop 向世界证明， 花费很少的钱实现典型的解决方案, 将数据保存在一般的商用机器的数据仓库里是可行的. 当人们将自己的数据保存在 Hadoop， 他们发现两个问题

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```
他们能够用一种相当灵活的方式查询数据来解答任何问题。

```

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```
这个查询花费很多时间

```

第一次运行Hadoop, 每个人都会感到高兴。 后面使用Hadoop进行交互性查询后， 他们意识到Hadoop只优化了吞吐量， 没有优化延时。

Druid完全是Hadoop的一个补充。 Hadoop精于存储和查询的大量的低价值个体数据. 不幸的是Hadoop不精于保证这些数据的查询时间, 也不善于提供为客户操作的特征。

相反 Druid， 善于处理hadoop 只中低价值数据的汇总数据， 是查询汇总数据高效和高可用， 能够直接暴漏给客户使用。

Druid 需要基础设施提供深存储. HDFS 可以作为深存储的一种。

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Druid 可以利用 Hadoop 的 HDFS 来作为存储提供服务。