一些 SQL 引擎？

本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。

Hive-不支持 Impala-不支持 Spark SQL-支持，基于 calcite HAWQ-hadoop生态，不适合迁移

Apache Calcite Apache Drill-支持，基于 calcite PrestoDB/Presto-支持，基于 calcite Dremio-支持，基于 calcite Apache Phoenix-hadoop 生态，不太适合 Kylin-支持，基于 calcite Tajo-支持，基于 calcite Trafodion-支持，基于 calcite druid-不支持

Apache Calcite

总的来说，非常值得深入学习。

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druid 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Druid 是一个用于实时数据探索和分析的开源分布式数据存储系统。Druid 主要设计用于处理大规模的实时事件数据，并提供低延迟、高吞吐量的查询能力。关于 Druid 是否支持标准 SQL 访问各种数据源，以下是一些关键点：

  1. SQL查询语言支持： Druid 提供了对 SQL 查询语言的支持。用户可以使用 SQL 查询语法执行数据查询和分析操作。Druid SQL 的语法是针对 Druid 数据结构和查询语义设计的，可能在某些方面有所不同于传统关系型数据库。

  2. 标准 SQL 的限制： 尽管 Druid 提供了 SQL 查询的支持，但它并不是一个传统的关系型数据库，因此在一些方面可能存在标准 SQL 的限制。例如，Druid 更适用于OLAP（在线分析处理）类型的查询，而不是 OLTP（在线事务处理）。

  3. Druid 数据源： Druid 本身并不是一个数据存储系统，而是针对特定数据源的查询引擎。它更适用于处理在 Druid 中索引的大规模事件数据，而非访问其他数据源。

  4. 扩展性： Druid 允许用户定义和使用自定义函数，这提供了一定程度的扩展性。但是，要支持其他数据源，可能需要编写适用于特定数据源的适配器或者使用 ETL 工具将数据加载到 Druid 中。

总体而言，Druid 提供了 SQL 查询的支持，但它的主要设计目标是处理实时事件数据，并在大规模数据集上提供低延迟的查询。如果需要与多种数据源交互，可能需要额外的工作来实现适配或数据加载。

Trafodion 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Trafodion 是一个开源的分布式关系型数据库管理系统（RDBMS），它在支持标准 SQL 的同时，专注于支持事务处理和分布式计算。

Trafodion最初是由HPE（惠普企业）开发的，后来成为 Apache 软件基金会的一个孵化项目。

关于 Trafodion 支持标准 SQL 访问各种数据源的问题，需要注意以下几点：

  1. 标准 SQL 支持： Trafodion 支持 ANSI SQL 标准，因此用户可以使用标准 SQL 语法执行查询、更新和管理数据库。这使得 Trafodion 具有与传统关系型数据库相似的 SQL 行为。

  2. 分布式架构： Trafodion 的设计目标之一是支持分布式计算。它可以在集群中的多个节点上运行，并且能够处理大规模的数据集。这种分布式架构使得 Trafodion 能够满足大规模事务处理的需求。

  3. 数据源扩展： Trafodion 具有可插拔的存储和查询接口，可以通过实现适当的插件来扩展对不同数据源的支持。这意味着，虽然 Trafodion 的主要关注点是在自身数据库中执行 SQL 操作，但通过插件的机制，理论上可以支持不同类型的数据源。

  4. Hadoop 和 HBase 集成： Trafodion 提供了与 Hadoop 和 HBase 的集成，这意味着它可以与 Hadoop 生态系统中的数据存储进行协同工作。这对于处理大规模数据和与其他分布式数据处理工具集成非常有用。

总体来说，Trafodion 以支持标准 SQL 为基础，注重事务处理和分布式计算。

虽然主要设计用于自身数据库系统，但通过适当的扩展和集成，它可能支持对其他数据源的访问。

Trafodion 和 calcite 的关系是什么？

Apache Trafodion 和 Apache Calcite 之间存在一些关系，特别是在查询解析和优化方面。

  1. Calcite 作为查询优化器： Trafodion 使用 Apache Calcite 作为其查询优化器的一部分。Apache Calcite 是一个 SQL 解析和查询优化框架，Trafodion 选择了 Calcite 作为其查询引擎的一部分，特别是作为查询解析和优化的组件。

  2. Query 解析和优化： 当用户提交 SQL 查询时，Trafodion 首先使用 Calcite 进行查询解析。Calcite 负责将 SQL 查询转换为查询计划，通过应用一系列规则和优化器，生成经过优化的执行计划。

  3. 规则和优化器： Calcite 提供了一系列规则和优化器，用于转换、重写和优化查询计划。在 Trafodion 中，通过使用 Calcite 的规则和优化器，可以提高查询性能并生成更为有效的执行计划。

  4. Cost-based Optimization： Calcite 支持成本模型驱动的查询优化。这种优化方式允许 Trafodion 根据查询的成本和数据分布情况生成更为优化的执行计划。

总体而言，Calcite 在 Trafodion 中充当了查询优化器的角色，帮助解析和优化 SQL 查询。

这种整合使得 Trafodion 能够利用 Calcite 提供的强大的查询优化功能，以在大规模事务处理和分布式计算场景中提供高性能的查询引擎。Calcite 的灵活性和可扩展性使得它成为许多分布式数据库系统的优化器的选择。

Tajo 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Tajo 是一个开源的分布式数据仓库系统，主要用于处理大规模数据集的查询和分析。

Tajo 提供了对标准 SQL 的支持，用户可以使用标准 SQL 语法进行查询。

关于 Tajo 支持各种数据源的情况，需要注意以下几点：

  1. 数据源支持： Tajo 主要设计用于处理大规模分布式存储中的数据，特别是 Hadoop Distributed File System（HDFS）。它支持从 HDFS 中读取和写入数据。此外，Tajo 还可以集成其他 Hadoop 生态系统的组件，如 Hive、HBase、以及 Spark 等。

  2. 标准 SQL 查询： Tajo 提供了对标准 SQL 的支持，这意味着用户可以使用 SQL 查询语言执行各种操作，包括 SELECT、JOIN、GROUP BY 等。Tajo 的 SQL 方言主要基于 SQL-92 标准。

  3. 外部表和数据源插件： Tajo 支持外部表的概念，允许用户通过定义外部表将数据源引入 Tajo。此外，Tajo 还提供了数据源插件机制，使用户能够编写自定义插件以实现与其他数据源的集成。

虽然 Tajo 主要关注于与分布式存储系统集成，但通过外部表和数据源插件的支持，它具备在某种程度上访问和整合其他数据源的能力。

总体来说，Tajo 提供了 SQL 接口和灵活性，使其能够在大规模数据分析场景中执行 SQL 查询。

Tajo 和 calcite 的关系是什么？

Apache Tajo 和 Apache Calcite 之间存在一些关系，主要涉及查询解析和优化方面。

  1. Calcite 作为查询优化器： Tajo 使用 Apache Calcite 作为其查询优化器的一部分。Calcite 是一个独立的 SQL 解析和查询优化框架，Tajo 选择了 Calcite 作为其查询引擎的一部分，特别是作为查询解析和优化的组件。

  2. Query 解析和优化： 当用户提交 SQL 查询时，Tajo 首先使用 Calcite 进行查询解析。Calcite 负责将 SQL 查询转换为查询计划，通过应用一系列规则和优化器，生成经过优化的执行计划。

  3. 规则和优化器： Calcite 提供了一系列规则和优化器，用于转换、重写和优化查询计划。在 Tajo 中，通过使用 Calcite 的规则和优化器，可以提高查询性能并生成更为有效的查询计划。

  4. 支持 Cost-based Optimization： Calcite 支持成本模型驱动的查询优化。这种优化方式允许 Tajo 根据查询的成本和数据分布情况生成更为优化的执行计划。

总体而言，Calcite 在 Tajo 中充当了查询优化器的角色，帮助解析和优化 SQL 查询。

这种整合使得 Tajo 能够利用 Calcite 提供的强大的查询优化功能，以在大规模数据分析场景中提供高性能的查询引擎。

Kylin 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，主要用于支持大规模数据集的OLAP（在线分析处理）。

Kylin最初设计用于 Apache Hadoop 生态系统中的 Hive 表，但它支持标准SQL查询和支持多种数据源。

主要特点和能力包括：

  1. OLAP引擎： Kylin 是一个OLAP引擎，专注于处理复杂的多维数据集，支持快速的多维数据分析和聚合查询。

  2. 支持标准SQL： Kylin 提供对标准SQL的支持，这使得用户能够使用熟悉的SQL语法执行查询。Kylin的SQL支持主要集中在多维数据模型和OLAP查询上。

  3. 多数据源支持： 虽然最初设计用于 Hive 表，但 Kylin 通过数据模型的定义和预计算的方式，支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库等。

  4. 立方体建模： Kylin 使用立方体模型（Cube）来预计算聚合数据，以加速查询性能。这种模型适用于复杂的多维分析。

  5. 与 Hadoop 生态系统集成： Kylin通常与 Hadoop 生态系统中的其他工具集成，如 Hive、HBase 等。

总体来说，Kylin 提供了对标准SQL的支持，同时通过立方体模型和预计算技术，支持在大规模数据集上执行快速的OLAP查询。

虽然最初设计用于 Hive 表，但它具有多数据源的能力，从而支持多种数据存储。

Kylin 和 calcite 的关系是什么？

Apache Kylin 和 Apache Calcite 之间存在一些关系，主要体现在查询优化的方面。

  1. Query Optimization using Calcite： Apache Calcite 是一个开源的 SQL 解析和查询优化框架。Kylin 利用 Calcite 作为其查询引擎的一部分，特别是作为查询解析和优化的组件。当用户提交 SQL 查询时，Kylin 使用 Calcite 进行查询解析，然后通过 Calcite 的优化器生成查询计划。

  2. Calcite 规则和优化器： Calcite 提供了一系列规则和优化器，用于转换、优化查询计划。Kylin可以通过利用 Calcite 的规则和优化器来提高查询性能，将查询计划转化为更有效的执行计划。

  3. Cost-based Optimization： Calcite 提供了成本模型驱动的查询优化。在 Kylin 中，这意味着通过考虑底层数据存储和查询操作的成本，Calcite 可以生成更为优化的查询计划，以提高查询性能。

总体而言，Calcite 在 Kylin 中充当了查询优化器的角色，负责解析和优化 SQL 查询。这种整合使得 Kylin 能够利用 Calcite 提供的丰富的查询优化功能，以在大规模OLAP查询场景中提供高性能的分析引擎。

Phoenix 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Phoenix 是一个用于支持基于 Hadoop 生态系统的分布式数据库的开源工具，它主要设计用于与 Apache HBase 集成。Phoenix 提供了一个SQL接口，但需要注意的是，虽然 Phoenix 提供了SQL语法的子集，但它并不支持所有标准SQL的功能。

主要特点和注意事项包括：

  1. SQL接口： Phoenix 提供了类似于关系型数据库的 SQL 接口，可以通过 SQL 语句进行数据查询和操作。

  2. 对 HBase 的查询支持： Phoenix 主要用于在 HBase 表上执行 SQL 查询。它将 SQL 查询转化为对 HBase 的底层操作，以实现高性能的查询。

  3. 不支持所有标准SQL功能： Phoenix 支持许多标准 SQL 的语法和功能，但并不是所有的标准 SQL 功能都被完全支持。某些高级 SQL 功能和语法可能不受支持或有一些限制。

  4. 适用于 OLAP 查询： Phoenix 更适用于在线分析处理（OLAP）类型的查询，而不是用于在线事务处理（OLTP）。

  5. 与其他 Hadoop 生态系统工具集成： Phoenix 通常与其他 Hadoop 生态系统工具集成，例如 Hive、Spark 等。

总体来说，Phoenix 主要用于在 HBase 上执行 SQL 查询，提供了在分布式环境中进行 OLAP 查询的能力。虽然它提供了 SQL 接口，但它的主要设计目标是为 HBase 提供更直观的查询语言，而不是支持通用的标准 SQL 对各种数据源的访问。

Dremio 支持标准SQL访问各种数据源吗？

是的，Dremio 是一个开源的、自助数据引擎，它旨在提供对各种数据源的高性能SQL查询。

Dremio 的设计目标之一是支持标准SQL，并能够访问和联合多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、云存储以及其他数据源。

以下是 Dremio 的一些关键特点和能力：

  1. 标准SQL支持： Dremio 支持 ANSI SQL 标准，这使得用户能够使用熟悉的SQL语法进行查询。Dremio支持复杂的SQL操作，如JOIN、GROUP BY、ORDER BY等。

  2. 多数据源支持： Dremio 可以查询多种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle）、NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra）、云存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage）等。

  3. 自助数据集成： Dremio 提供了自助式数据集成的能力，用户可以通过简单的界面连接和集成数据源，定义虚拟数据集，而无需进行复杂的ETL操作。

  4. 分布式执行引擎： Dremio 是一个分布式查询引擎，可以在多个节点上并行执行查询操作，从而提高查询性能。

  5. 连接器和加速器： Dremio 使用连接器来与各种数据源集成，并且提供了加速器（accelerators）来加速查询。这些加速器允许 Dremio 利用现有的数据格式和索引，提高查询性能。

  6. 自动优化： Dremio 包含自动优化功能，通过智能地处理查询计划，以适应查询的性质和数据分布，从而提高查询性能。

总体而言，Dremio 提供了一个灵活、高性能的数据查询引擎，支持标准SQL语法，并能够与多种数据源集成，使得用户能够以一致的方式访问和分析多种数据。

Dremio 和 calcite 的关系是什么？

Dremio 和 Apache Calcite 之间存在密切的关系。

Dremio 利用 Apache Calcite 作为其查询优化器的一部分。以下是两者之间的关系：

  1. Calcite 作为查询优化器： Dremio 使用 Apache Calcite 作为查询解析和优化引擎。Apache Calcite 是一个独立的开源项目，提供了 SQL 查询的解析、优化和执行的框架。Dremio选择了 Calcite 作为其查询引擎的优化器，这使得 Dremio 能够利用 Calcite 提供的优化功能，包括查询的解析、查询计划的优化、规则引擎等。

  2. Query 解析和优化： 当用户提交查询时，Dremio 首先使用 Calcite 进行 SQL 查询的解析。Calcite 然后负责生成经过优化的查询计划，以提高查询性能。

  3. 自定义规则： Dremio 可以通过自定义规则扩展 Calcite 的优化过程，以适应其在分布式环境中执行查询的特殊需求。这使得 Dremio 能够更好地适应多种数据源和大规模数据的查询场景。

总体而言，Dremio 利用 Apache Calcite 作为其查询引擎的一部分，借助 Calcite 提供的 SQL 解析和优化功能，使得 Dremio 能够在分布式环境中执行复杂查询，并实现对多种数据源的查询和分析。

这种整合使得 Dremio 具备灵活性和高性能，同时能够处理各种复杂的查询需求。

Presto 支持标准SQL访问各种数据源吗？

是的，Presto 是一个分布式SQL查询引擎，它支持使用标准SQL查询多种数据源。

Presto 的设计目标之一是提供对各种数据源的灵活、高性能的查询能力。

以下是 Presto 的一些关键特点和能力：

  1. 标准SQL支持： Presto 支持 ANSI SQL 标准，这使得用户能够使用熟悉的SQL语法进行查询。这包括复杂的查询操作，如JOIN、GROUP BY、ORDER BY等。

  2. 多数据源支持： Presto 可以查询多种数据源，包括分布式存储系统（如Hadoop Distributed File System - HDFS）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL 数据库（如Cassandra、MongoDB）、以及云存储（如Amazon S3）等。Presto 使用插件架构来支持不同的数据源。

  3. 分布式查询执行： Presto 是一个分布式查询引擎，可以在多个节点上并行执行查询操作，从而提高查询性能。

  4. 连接器（Connectors）： Presto 使用连接器来连接不同的数据源。它有一系列内置的连接器，同时社区也提供了许多其他连接器，使得 Presto 能够与多种数据存储系统集成。

  5. 灵活性： Presto 的设计目标之一是提供灵活性，允许用户在一个查询中跨越多个数据源进行联合查询，这对于分析多源数据非常有用。

总体来说，Presto 提供了对多种数据源的支持，使得它成为一个强大的工具，适用于大规模数据分析和查询的场景。

Presto 和 calcite 的关系是什么？

Presto 和 Calcite 在数据库生态系统中扮演着不同的角色，但它们之间存在一些关系：

  1. Calcite作为Presto的查询解析和优化器： Presto内部使用 Apache Calcite 作为查询解析和优化引擎。Apache Calcite是一个独立的开源项目，它提供了SQL查询的解析、优化和执行的框架。Presto使用Calcite的优化器来处理用户提交的SQL查询，生成最优化的执行计划。

  2. Presto的执行引擎： Presto的查询执行引擎是独立于Calcite的，它负责执行经过Calcite优化的查询计划。这个执行引擎是Presto自身开发和维护的，旨在实现高性能的分布式查询执行。

  3. Presto的灵活性和多数据源支持： Presto的设计目标之一是提供对多种数据源的支持，并且能够在一个查询中跨越多个数据源进行联合查询。虽然Calcite的优化器在查询计划的生成中发挥了关键作用，但Presto的连接器（Connectors）系统负责与不同数据源的集成。

总体来说，Calcite在Presto中扮演了优化器的角色，帮助生成更有效的查询计划。Presto本身则构建了一个灵活的、高性能的分布式执行引擎，使其能够处理跨多个数据源的复杂查询。这两者的结合使得Presto成为一个强大而灵活的分布式SQL查询引擎。

HAWQ 支持标准SQL访问各种数据源吗？

HAWQ（Hadoop Workload Query Engine）是一个分布式SQL查询引擎，它构建在Apache Hadoop和Apache HBase之上，提供了对大规模数据的SQL查询和分析的能力。HAWQ专注于在Hadoop生态系统中进行数据分析，并支持标准SQL。

HAWQ的主要特点和能力包括：

  1. SQL支持： HAWQ支持标准的ANSI SQL语法，这使得用户能够使用熟悉的SQL语言进行查询、分析和报告。

  2. 分布式处理： HAWQ被设计为在分布式环境中运行，支持将查询任务分布到集群中的多个节点上并行执行，以提高查询性能。

  3. 外部表和数据源： HAWQ支持外部表，这允许用户在HAWQ中创建指向外部数据源的虚拟表。虽然主要目标是Hadoop生态系统中的数据，但通过外部表，可以查询其他数据存储，如Hive表、HBase表等。

  4. 并行存储和计算： HAWQ使用分布式存储和计算的方式，通过将数据分布在各个节点上，并利用多个节点上的计算资源并行执行查询操作。

  5. 性能优化： HAWQ包含一些优化功能，包括自动并行化、查询重写和优化器等，以提高查询性能。

虽然HAWQ主要是为Hadoop生态系统中的数据设计的，但通过外部表的支持，它能够在某种程度上访问其他数据源。

然而，需要注意的是，它的主要设计目标是在Hadoop生态系统中进行SQL查询和分析。如果需要更广泛的数据源访问，可能需要考虑其他工具或系统。

Drill 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Drill 是一个开源的分布式SQL查询引擎，它设计用于在多种数据源之间执行查询。一个主要的特点是 Drill 支持多种数据格式和数据源，并通过将它们映射为关系型表的方式来实现查询。这种特性使得 Drill 可以执行跨数据源的查询操作，同时支持标准SQL语法。

主要的 Drill 特点包括：

  1. Schema-Free： Drill 是一个无模式（schema-free）的查询引擎，可以动态推断数据的结构，而不需要事先定义表结构。

  2. 分布式查询： Drill 能够在分布式环境中运行，允许在多个节点上并行执行查询操作。

  3. 支持多种数据格式： Drill 支持多种数据格式，包括 JSON、Parquet、Avro、CSV 等。

  4. 多种数据源支持： Drill 可以查询关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL 数据库（如MongoDB、HBase）、云存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage）等。

  5. 基于 ANSI SQL： Drill 使用 ANSI SQL 标准，使得用户能够使用熟悉的 SQL 语法执行查询。

总体而言，Apache Drill 提供了一种灵活的方式，可以使用标准 SQL 查询多种数据源的数据。这使得它在需要跨多个数据源进行分析的环境中非常有用，同时也在无模式数据的情境下提供了便捷性。

drill 和 calcite 的关系是什么？

Apache Drill 和 Apache Calcite 之间存在紧密的关系，事实上，Drill 中的查询优化器（query optimizer）基于 Calcite 构建。

具体而言，以下是 Drill 和 Calcite 之间的关系：

  1. Calcite 作为 Drill 的优化器： Apache Calcite 是一个独立的开源项目，提供了一个灵活的SQL查询解析和优化框架。Apache Drill选择了 Calcite 作为其查询引擎的优化器。这意味着 Drill 利用 Calcite 提供的优化功能，包括查询的解析、查询计划的优化、以及规则引擎等。

  2. Query 解析和优化： 在 Drill 中，当用户提交一个 SQL 查询时，该查询首先经过 Calcite 进行解析，然后由 Calcite 的优化器生成查询计划。这个查询计划会在 Drill 中执行。

  3. 扩展和定制： 虽然 Drill 使用 Calcite 作为其查询引擎的一部分，但 Drill 还对 Calcite 进行了一些扩展和定制，以满足其在分布式环境中执行查询的特殊需求。这使得 Drill 可以更好地适应多种数据源和无模式数据的查询场景。

总体来说，Apache Calcite 在 Apache Drill 中充当了核心的查询优化器的角色，提供了灵活的 SQL 查询解析和优化框架，帮助 Drill 实现了跨多个数据源的分布式查询的能力。这种协作使得 Drill 能够在大规模数据集上执行复杂的查询，并在分布式环境中提供高性能的查询引擎。

Spark SQL 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Spark SQL 是 Apache Spark 中的一个模块，它提供了用于处理结构化数据的编程接口。Spark SQL 的一个主要目标是让用户能够使用 SQL 查询处理分布式数据。它支持标准 SQL 查询，并且可以访问多种数据源。

Spark SQL 的数据源抽象层允许你通过 Spark SQL 的统一接口访问不同的数据存储系统。Spark SQL 提供了对多种数据格式和数据源的内置支持，包括：

  1. Hive：Spark SQL 可以直接读取 Hive 表，并执行 Hive 的 UDFs（用户定义函数）。

  2. JSON 和 Parquet：支持读写 JSON 和 Parquet 格式的数据。

  3. JDBC 数据库：通过 JDBC 接口，Spark SQL 可以连接和查询关系型数据库。

  4. Avro：支持读写 Avro 格式的数据。

  5. ORC：支持读写 ORC 格式的数据。

  6. Delta Lake：Spark SQL 也可以与 Delta Lake 集成，Delta Lake 是一个构建在 Apache Spark 上的开源存储层，提供了 ACID 事务、数据版本控制等功能。

总的来说，Spark SQL 提供了对多种数据源的支持，并且允许用户使用标准 SQL 进行查询和分析。这使得 Spark SQL 成为一个强大的工具，适用于各种结构化数据的处理和分析场景。

spark sql 访问多种数据源底层有依赖其他开源组件吗？比如 calcite，还是自己实现的？

Spark SQL 在底层确实依赖了一些开源组件，其中 Calcite 是其中一个关键的组件。Calcite 是一个动态数据管理框架，提供了 SQL 解析、优化和执行的功能。Spark SQL 利用 Calcite 实现了 SQL 查询的解析和优化。

具体而言，Spark SQL 的架构包括以下关键组件：

  1. Catalyst Optimizer： 这是 Spark SQL 的优化器，构建在 Calcite 之上。Catalyst 提供了逻辑和物理执行计划的优化，以提高查询性能。

  2. Tungsten Execution： 这是 Spark SQL 中的执行引擎，用于执行经过 Catalyst 优化的物理执行计划。Tungsten Execution 利用 LLVM 编译器技术提高执行性能。

  3. Datasource API： Spark SQL 提供了一个数据源 API，用于访问不同的数据源。这个 API 允许开发者实现自定义数据源的接口，使 Spark SQL 能够与多种数据格式和存储系统集成。

Calcite 在 Spark SQL 中的角色主要是在查询解析和优化阶段。它允许 Spark SQL 支持 ANSI SQL 标准，同时为查询提供了强大的优化能力。这种依赖关系使得 Spark SQL 能够借助 Calcite 这样的优秀组件，从而实现更高效和灵活的查询处理。

总体来说，Spark SQL 的设计借助了多个开源组件，其中 Calcite 是其中一个关键的组成部分。

这种模块化的架构使得 Spark SQL 能够灵活适应不同的查询和数据源需求。

Impala 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Impala 是一个用于实时查询大规模数据的分布式 SQL 查询引擎，它是 Apache Hadoop 生态系统的一部分。与 Hive 不同，Impala 主要专注于交互式查询，并且它支持标准 SQL，即 ANSI SQL。因此，Impala 提供了更接近传统关系型数据库的查询体验。

就像 Hive 一样，Impala 主要用于查询 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据，但与 Hive 不同，Impala 的查询速度更快，适用于对实时性能要求较高的工作负载。Impala 支持复杂的 SQL 查询，包括聚合、连接、子查询等。

至于访问其他数据源，Impala 的设计目标是直接在 Hadoop 生态系统中查询数据，特别是 HDFS 中的数据。然而，Impala 还提供了对外部数据源的一些支持，如支持 Apache Kudu 表。Apache Kudu 是一个列存储的存储引擎，Impala 可以直接查询 Kudu 表。

总的来说，Impala 主要用于在 Hadoop 生态系统中进行 SQL 查询，而它的设计目标更加注重于性能和交互式查询，支持标准 SQL。如果需要更广泛的数据源访问，可能需要考虑其他工具或技术。

Hive 支持标准SQL访问各种数据源吗？

Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于管理和查询大规模的分布式数据。

Hive 使用类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，来访问数据。虽然 HiveQL 类似于 SQL，但并不是标准的 SQL。它包含一些 Hadoop 生态系统的特定扩展，以支持大规模数据处理。

Hive 主要用于结构化数据的分析，尤其是存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。虽然 HiveQL 不是标准 SQL，但它具有与 SQL 相似的语法和结构，使得熟悉 SQL 的人能够相对容易地学习和使用 Hive。

关于访问各种数据源的问题，Hive 主要用于处理 Hadoop 上的数据，特别是 HDFS 中的数据。它的设计目标不是直接访问各种数据源，而是通过将数据加载到 HDFS 中，然后使用 Hive 进行查询和分析。如果你想访问其他数据源，可能需要使用其他工具或技术，例如 Apache Drill、Apache Phoenix 等，这些工具更专注于直接查询多种数据源而不仅仅是 HDFS。

总的来说，Hive 是为在 Hadoop 环境中处理大规模结构化数据而设计的，而不是为了直接访问各种数据源。

Q: 类似于 Apache Calcite 的开源组件，可以通过 SQL 适配各种数据源的有几个，其中一些是：

在支持 JDBC、MongoDB、Elasticsearch等多种数据源，并提供 Java 标准 SQL 支持的开源项目中，以下是一些可能符合你需求的工具：

  1. Apache Calcite:
    • 主页： Apache Calcite
    • 简介： Apache Calcite 是一个动态数据管理框架，提供 SQL 解析、优化和执行的功能。它支持 JDBC 连接，可以用于关系型数据库，并且具有可插拔的架构，可以通过定制的插件支持其他数据源。Calcite 也有一些适配层，如 Druid Adapter、Elasticsearch Adapter 等。
  2. Apache Drill:
    • 主页： Apache Drill
    • 主页： Apache Drill
    • 简介： Apache Drill 是一个分布式 SQL 查询引擎，支持查询多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库和文件系统。它支持标准 SQL，并具有对 JSON、Parquet 等数据格式的原生支持。
  3. PrestoDB:
    • 主页： PrestoDB
    • 简介： PrestoDB 是一个分布式 SQL 查询引擎，可以连接多种数据源，包括关系型数据库、Hive、HBase 等。它使用 ANSI SQL 标准，同时支持连接多个数据源。
  4. Dremio:
    • 主页： Dremio
    • 简介： Dremio 是一个自助式数据管理平台，提供 SQL 查询引擎和连接多种数据源的能力。它支持 JDBC 连接，可以查询关系型数据库、NoSQL 数据库、云存储等。Dremio 还具有自动推断模式和加速查询的功能。

这些工具都具有对多种数据源的支持，并提供标准 SQL 查询的功能。选择适合你需求的工具需要考虑具体场景、性能需求和数据源的复杂性。

列出上面开源工具内置支持的数据源，比如 jdbc/mongodb/es 等

以下是上述提到的一些开源工具内置支持的一些数据源：

  1. Apache Calcite:
    • JDBC：支持关系型数据库通过 JDBC 连接。
    • CSV：支持通过 Calcite 内置的 CSV 插件连接。
    • MongoDB：有 Calcite-MongoDB 插件支持 MongoDB。
    • Elasticsearch：有 Calcite-Elasticsearch 插件支持 Elasticsearch。
    • Druid：有 Calcite-Druid 插件支持 Apache Druid。
  2. Apache Drill:
    • JDBC：支持通过 JDBC 连接关系型数据库。
    • MongoDB：有 Drill-MongoDB 插件支持 MongoDB。
    • Elasticsearch：有 Drill-Elasticsearch 插件支持 Elasticsearch。
    • HBase：有 Drill-HBase 插件支持 Apache HBase。
    • Parquet、JSON、CSV：原生支持这些文件格式。
  3. PrestoDB:
    • JDBC：支持关系型数据库通过 JDBC 连接。
    • Hive：支持连接 Apache Hive。
    • HBase：支持 Apache HBase。
    • Kafka：支持 Apache Kafka。
    • Parquet、ORC、Avro、JSON、CSV：原生支持这些文件格式。
  4. Dremio:
    • JDBC：支持关系型数据库通过 JDBC 连接。
    • MongoDB、Elasticsearch、HBase、Hive：内置支持这些 NoSQL 数据库和分布式数据存储。
    • Parquet、ORC、Avro、JSON、CSV：原生支持这些文件格式。

这些工具通常会提供插件或内置适配层来连接各种数据源，包括关系型数据库（通过 JDBC）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）、分布式数据存储（如 HBase、Druid）以及各种文件格式（如 Parquet、JSON、CSV）。

请注意，具体的支持情况可能取决于工具的版本和配置。

在使用之前，最好查阅相关文档以获取最新信息。

参考资料

https://calcite.apache.org/docs/reference.html

https://calcite.apache.org/docs/algebra.html

https://36kr.com/p/1721504677889