drill 是一个大数据sql 查询引擎（当然对于hdf也是支持写入的，我们的主要场景还是数据查询）
drill 支持的数据格式
drill 支持的数据格式较多，以下是一个简单的说明
- csv，tsv，psv或者其他任意用分隔符字段的数据（当然我们可以自己配置数据解析——通过存储插件配置选项）
- json （bjson也是可以的，比如mongo）
- parrquet
- avro
- hadoop sequcen
- apache 以及nginx 日志分析，内置了的数据解析函数
- 日志文件（基于内置的通用函数）
- pcap/pcap-ng 网络数据包抓包文件（libpcap，比如wireshark抓包数据）
支持的存储系统
- hbase
- hive
- kafaka
- mapr-db
- mongo
- opentsdb
- 主流基于jdbc驱动的关系型数据库
分布式文件系统的支持
- hdfs
- s3 （s3 兼容的都可以，minio很不错）
- mapr-fs
特性
- 简单易用
可以支持主流的数据库，同时我们可方便的集成主流的bi工具（可以通过jdbc连接drill，drill 就可以类似一个数据库引擎了，但是drill不是数据库引擎） - no schema
drill 不像其他需要写时schema，而且在运行时自己决定的（类似读时schema，但是也不是，因为drill并不需要定义任何，都是自动的），当然也是有
代价的，我们可能会有因为数据规范的问题，造成查询失败（尤其是在处理mongo多变数据的时候）
drill 性能
drill 大量水用了内存数据缓存以及cpu 优化，并通过网络进行数据交换，所以对于内存以及cpu 资源情况可能会有比较大的影响（jvm 配置也是很重要的）