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查询方案（ELK/Hive）对比__logsearch_用户指南_日志服务-阿里云

DevOps场景日志查询方案对比：ELK（搜索类）、Hadoop/Hive

在互联网大潮中，为应对不断加速的软件、服务交付需求，无论是在创业团队还是大型互联网公司，都已经转向或逐步转向DevOps模式，通过开发(Dev)和运维支持(Ops)之间有效协作，解决夸部门协作、快速响应客户需求、进行持续交付。

日志在DevOps下显得越发重要，无论是在问题调查、安全审计、运营支撑等各方面，日志都起到了重要的支撑作用。一个合适的日志解决方案，对于DevOps显得尤为重要。

我们从如下方面考察LogSearch与ELK、Hadoop/Hive类方案的对比：

常用方案以及对比

以应用程序日志和nginx访问日志为例（每天10GB），对比几种方案。

功能项	ELK类系统	hadoop + hive	日志服务
可查延时	1~60秒(由refresh_interval控制)	几分钟~数小时	1~3秒
查询延时	小于1秒	分钟级	小于1秒
超大查询	几十秒~数分钟	分钟级	秒级（查询10亿日志）
关键词查询	支持	支持	支持
模糊查询	支持	支持	支持
上线文查询	不支持	不支持	支持
数值比较	支持	支持	目前不支持（ETA:2017/2)
连续字符串查询	支持	支持	不支持
弹性	提前预备机器	提前预备机器	秒级10倍扩容
写入成本	写入5元/GB，查询免费	写入免费, 查询一次0.3元/GB	写入0.5元/GB，查询免费
存储成本	<= 3.36 元/GB*天	<= 0.035 元/GB*天	<= 0.016 元/GB*天
可靠性	设置拷贝数	设置拷贝数	SLA>99.9%，数据>99.99999999%

最后更新：2016-12-13 11:50:57