数仓架构（即席查询）
总体来说，Hadoop架构在数据量较低的情况下，运行速度远不及MPP架构，但数据量一旦超过某个量级，Hadoop架构在吞吐量方面将非常有优势。有些大数据数据仓库产品也采用混合架构 ，以融合两者的优点，例如Impala、Presto等都是基于HDFS的MPP分析引擎，仅利用HDFS实现分区容错性，放弃MapReduce计算模型，在面向OLAP场景时可实现更好的性能，降低延迟。
ClickHouse进行轻量化数仓搭建【计算引擎：Hive VS ClickHouse】
ClickHouse适合简单的DW之上的即席查询。而Spark由于其分布式特性，导致其任务启动时间很长，因此不适合实现即席查询，但是对于大数据量的join等复杂查询时具备非常大的优势。
ClickHouse的优化重点在如何提高单机的处理能力，而Spark的优化重点在于如何提高分布式的协作效率。