Dremel的学习与理解

Dremel刚出来的时候还是非常小心翼翼的避免和MapReduce冲突的。从无数的宣传资料和ppt上可以看到，他们出来演讲的时候都会说自己是MapReduce的一个补充，是为少量到中等规模的数据查询服务的，而MapReduce则用来处理更大量的数据。这种宣传在Dremel越来越成功，以及FlumeJava差不多把整个MapReduce的team都要收编了的今天就显得多余了。所以胆肥的Dremel队伍现在已经比较少再提自己是MapReduce的有益补充了。

Dremel出来没多久，开源社区，尤其是Hadoop的批发商们都纷纷雀跃而起。Cloudera开始做Impala，MapR则做了Drill，Hortonworks说我们干脆直接improve HIVE好了，所以就有了包括Apache Tez在内的effort。当然按照业内人士的观点，这几个都借了Dremel的名而已，实际上挂羊头卖狗肉这个事情不但中国人会，老外也会做。名不正言不顺好像在哪里都讲得通。

Dremel的数据模型起源于分布式系统的应用环境(Protocol Buffers，一种在Google内广泛使用，现已开源的实现)。其数据模型是基于强类型的嵌套记录，抽象语法可以表示成下面公式：

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