(翻译自apache drill 官网)
架构总览
Apache drill是在大规模数据集场景下,可以低延迟地进行结构和半结构化/嵌套数据结构查询的一个分布式查询引擎。受到谷歌公司的Dremel的启发，Drill被设计出来以支持几千个节点和PB级别的数据规模下,支持交互响应级别的商务智能分析和查询。
Drill也适用到在大规模数据集场景下进行简单而迅速的查询.Drill能够查询像是JSON或是Parquet这种嵌套的数据,也能动态地发现schema.Drill并不需要一个中央的元数据库.
顶层架构(High-Level Architecture)
Drill包含一个专门为了处理大规模数据的分布式执行环境。Apache Drill的核心是一个叫做“钻头”(drillbit)的服务，它负责从客户端接受请求，处理该查询，并将结果返回给客户端。一个drillbit服务可以在Hadoop集群中所有有需要的节点上安装和运行，形成一个分布式的集群环境。当drillbit运行在集群中的数据节点上时，drillbit可以查询执行过程中最大限度地使数据本地调用,而无需在网络上或是节点之间移动数据。Drill使用ZooKeeper来记录集群成员和健康检查信息。虽然钻工作在Hadoop集群环境中，Drill并不紧紧地与hadoop绑死,而是可以运行于任何分布式集群。Drill唯一的依赖是zookeeper.
Drill 客户端
你可以通过下面的客户端来访问drill:
- Drill shell
- Drill Web Console
- ODBC/JDBC
- C++ API
动态Schema发现
Drill并不需要一份数据schema或是类型定义就可以开始执行查询。Drill是分批次地开妈数据处理的。自描述的数据格式，像Parquet,JSON,AVRO,还有一些Nosql 数据库，格式描述是数据的一部分，Drill在处理的过程中会根据需求加以利用。
灵活的数据模型
Drill允许访问嵌套的数据属性，就好像它们是SQL列一样，并提供了直观的扩展以轻松地操作它们。从架构的角度来看，Drill提供了一个复杂的级联式的列式数据模型，用来描述复杂的，高度动态且不断变化的数据模型。在Drill里，关系数据被视为复合/多结构数据的一个简化处理。
去中央元数据设计
Drill不要求一个集中的元数据。你并不需要创建一个元数据库来存储表和视图，或依赖于一个有这种功能的元数据管理组件。Drill的元数据来源于那些跟源数据打交道的存储插件。存储插件能提供全部元数据中的一系列子区间(例如Hive)，或是元数据的一部分（如HBase)，或者就没有元数据（针对文件类）。去中央元数据意味着Drill不依赖于一个单一的Hive库，您可以一次查询多个Hive库，然后把结果与HBase的表或分布式文件系统中的文件信息组装起来。您也可以在Drill中使用SQL DDL语句来创建元数据，这些元数据就像传统的关系数据库中管理的一样。Drill的元数据也可以通过ANSI标准的INFORMATION_SCHEMA数据库来访问。
可扩展的设计
Drill在所有层都提供了一个可扩展的架构，包括存储插件，查询，查询优化/执行器以及客户端API层。您可以定制任意层来满足您的机构的特定需求，也可以把这一层延伸到更广泛的用途。Drill使用类路径扫描来查找和加载插件，并用最少的配置来添加额外的存储插件，功能和操作支持。
