Dremel对现有map-reduce的改进

Google在2010年的时候对外公布了其使用的一个大数据交互式分析系统，名字叫Dremel。同时还发布了相关的论文， http://research.google.com/pubs/pub36632.html。

从论文中看，Dremel有两个方面的重大创新点，

1. 以面向列的结构存储记录
2. 并行聚合计算

以面向列的结构存储记录
Dremel将数据集合中的每条记录中的相同属性组织称一个列。比如说，有一份数据，每条记录有三个属性，分别是F1、F2和F3，在Dremel中，所有记录的F1会被放到一起进行存储，相同的、F2和F3也会被放到一起存储。这个就是基于列的结构。
采用这种结构，如果统计或者分析的时候只用到了F1属性，那么F2和F3就不需要被加载了，这可以有效降低系统从磁盘读取数据的量，加快处理速度。
目前流行的hadoop在存储的时候，是面向行的存储结构，就算只需要行中的几个属性，整行数据也必须要被加载进来，对磁盘的消耗对比可想而知。
并行聚合计算
Dremel采用了执行树来进行具体查询语句的执行，整棵树的每一层都会将查询条件进行拆分，提交给下一层，叶子节点执行数据加载和最初的计算，然后从下往上进行聚合。并行程度是相当搞的，可以充分利用集群的计算能力。

从论文中的数据来看，Dremel在执行聚合查询方面的能力要比hadoop的map-reduce快很多，一般都在10秒以内完成。主要就是应为Dremel做了上述两个改进导致的。