目前大数据比较常用的OLAP查询引擎包括：Presto、Impala、Druid、Kylin、Doris、Clickhouse、GreenPlum等。
不同引擎特点不尽相同，针对不同场景，可能每个引擎的表现也各有优缺点。下面就以上列举的几个查询引擎做简单介绍。
Presto是 Facebook 推出的一个开源的分布式SQL查询引擎，数据规模可以支持GB到PB级，主要应用于处理秒级查询的场景。Presto 的设计和编写完全是为了解决像 Facebook 这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。虽然 Presto 可以解析 SQL，但它不是一个标准的数据库。不是 MySQL、Oracle 的代替品，也不能用来处理在线事务（OLTP）。
Presto 支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。一条 Presto 查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析（跨库执行）。Presto 主要用来处理 响应时间小于 1 秒到几分钟的场景 。
Presto 是一个运行在多台服务器上的分布式系统。完整安装包括一个 Coordinator 和多 个 Worker。由客户端提交查询，从 Presto 命令行 CLI 提交到 Coordinator。Coordinator 进行 解析，分析并执行查询计划，然后分发处理队列到 Worker 。
Presto也是一个master-slave架构的查询引擎。其架构图如下图所示：
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。
是一个（大规模并行处理）查询引擎：
- 是一个用和编写的开源软件；
- 用于处理存储在集群中大量的数据；
- 性能最高的引擎（提供类似的体验），提供了访问存储在分布式文件系统中的数据的最快方法。
- 使用impala，用户可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS、Hbase和Amazon s3中的数据中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。
- 由于在数据驻留（在Hadoop集群上）时执行数据处理，因此在使用Impala时，不需要对存储在Hadoop上的数据进行数据转换和数据移动。
但是：
- 不提供任何对序列化和反序列化的支持；
- 只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件；
- 每当新的记录/文件被添加到中的数据目录时，该表需要被刷新；
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不支持text域的全文搜索；
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不支持Transforms;
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对内存要求高；