Spark Impala Hive Presto

Phoenix Drill  Druid Kylin 


Impala Presto  适合BI类查询
Hive Spark 适用于长时间分析查询

Hive      把sql解析后用MapReduce跑
SparkSQL  把sql解析后用Spark跑，比hive快点
Phoenix   绕过MapReduce运行在HBase上 
Drill/Impala/Presto    交互式查询 类似google Dremel 
Druid/Kylin           olap系统

关系型数据库 mysql等 ，查询引擎和存储紧耦合 ，有助于性能优化

大数据SQL引擎一般独立于数据存储系统，更灵活

在Dremel论文发表之后，出现了一批基于MPP架构的SQL-on-Hadoop(HDFS)查询引擎，
典型代表有Apache Impala、Presto、Apache Drill、Apache HAWQ等

对于修改的实时性要求比较高的 
可以考虑 Kudu 或者 传统的 MPP数据库 ，例如GreenPlum

sql  ad-hoc查询引擎

Greenplum
Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database 

Presto
FaceBook 2013年11月份开源 ，分布式SQL查询引擎，用来专门进行高速、实时的数据分析。
支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合(aggregation)、连接(join)和窗口函数(window functions)。
Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层，在不同数据存储系统(包括HBase、HDFS等)之上都可以使用SQL进行查询。


Stinger
Hortonworks开源的一个实时类SQL即时查询系统，Stinger采用Tez
Tez是Hortonworks开源的一个DAG计算框架，可以理解为Google Pregel的开源实现
Tez只能运行在YARN上

MPP架构系统(Presto/Impala/SparkSQL/Drill等)
MPP (Massively Parallel Processing)




Impala: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop
http://cidrdb.org/cidr2015/Papers/CIDR15_Paper28.pdf

Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets
http://vldb.org/pvldb/vldb2010/pvldb_vol3/R29.pdf