分布式数据库和Hadoop都不够好，于是我们设计了分布式SQL计算系统
设计思想 为了解决分布式数据库下，复杂的 SQL(如全局性的排序、分组、join、子查询，特别是非均衡字段的这些逻辑操作)难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上，对比两者的优点和不足，加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统，利用两者的优点， 补充两者的不足。具体的说，使用数据库水平分割的思想实现数据存储，使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算。 这里的数据库水平分割的意思是只分库不分表，对于不同数量级别的表，分库的数量可以不一样，例如 1 亿的数据量分 10 个分库，10 亿的分 50 个分库。对于使用 MapReduce的思想实现计算 ; 对于一个需求，转换成一个或多个有依赖关系的SQL，其中的每个SQL分解成一个或多个 MapReduce任务，每个 MapReduce任务又包含 mapsql、洗牌(shuffle)、reducesql，这个过程可以理解为类似 hive，区别是连 MapReduce任务中的 map 和 reduce 操作也是通过 SQL 实现, 而非 Hadoop 中的 map 和 reduce 操作. ...
