Google Dremel架构
Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统。Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级，作为MapReduce的有力补充。Apache推出Dremel的开源实现Drill，将Dremel的技术又推到了浪尖 上。
Dremel系统有下面几个主要的特点：
- Dremel是一个大规模系统。在一个PB级别的数据集上面，将任务缩短 到秒级，无疑需要大量的并发。磁盘的顺序读速度在100MB/S上下，那么在1S内处理1TB数据，意味着至少需要有1万个磁盘的并发读! Google一向是用廉价机器办大事的好手。但是机器越多，出问题概率越大，如此大的集群规模，需要有足够的容错考虑，保证整个分析的速度不被集群中的个 别慢(坏)节点影响。
- Dremel是MR交互式查询能力不足的补充。和 MapReduce一样，Dremel也需要和数据运行在一起，将计算移动到数据上面。所以它需要GFS这样的文件系统作为存储层。在设计之 初，Dremel并非是MapReduce的替代品，它只是可以执行非常快的分析，在使用的时候，常常用它来处理MapReduce的结果集或者用来建立 分析原型。
- Dremel的数据模型是嵌套(nested)的。互 联网数据常常是非关系型的。Dremel还需要有一个灵活的数据模型，这个数据模型至关重要。Dremel支持一个嵌套(nested)的数据模型，类似 于Json。而传统的关系模型，由于不可避免的有大量的Join操作，在处理如此大规模的数据的时候，往往是有心无力的。
- Dremel中的数据是用列式存储的。使用列式存储，分析的时候，可以只 扫描需要的那部分数据的时候，减少CPU和磁盘的访问量。同时列式存储是压缩友好的，使用压缩，可以综合CPU和磁盘，发挥最大的效能。对于关系型数据， 如果使用列式存储，我们都很有经验。但是对于嵌套(nested)的结构，Dremel也可以用列存储，非常值得我们学习。
- Dremel结合了Web搜索 和并行DBMS的技术。首先，他借鉴了Web搜索中的“查询树”的概念，将一个相对巨大复杂的查询，分割成较小较简单的查询。大事化小，小事化了，能并发的在大量节点上跑。其次，和并行DBMS类似，Dremel可以提供了一个SQL-like的接口，就像Hive和Pig那样。
Drill 是 Hadoop的赞助商之一MapR发起的。Drill作为一个Dremel的山寨项目，有和Dremel相似的架构和能力。他们希望Drill最终会想 Hive,Pig一样成为Hadoop上的重要组成部分。为Hadoop提供快速查询的能力。和Dremel有一点不同，在数据模型上，开源的项目需要支 持更标准的数据结构。比如CSV和JSON。同时Drill还有更大的灵活性，支持多重查询语言，多种接口。
现在Drill的目标是完成初始的需求，架构。完成一个初始的实现。这个实现包括一个执行引擎和DrQL。DrQL是一个基于列的格式，类似于Dremel。
