두 실행 방식의 결합
병렬 데이터베이스의 질의 처리 효율과 MapReduce의 분산 실행 관리를 함께 활용하려는 접근이다. 데이터베이스마다 지역 자료를 처리하고 여러 노드에 걸친 계산을 조정한다.
SQL에서 분산 작업으로
사용자는 SQL로 질의를 표현한다. 초기 구현은 Hive를 확장한 변환 계층을 통해 MapReduce 작업을 구성하며, 가능한 계산을 각 노드의 데이터베이스 안으로 내려보낸다.
장애와 이질적 노드
작업 배정과 진행 추적을 Hadoop에서 활용해 장비 성능 차이와 장애가 있는 환경을 다루려 했다. 초기 연구는 질의 성능뿐 아니라 이런 분산 실행 조건도 함께 평가했다.
관련 문서
MapReduce / SQL / 관계형 데이터베이스 / C 스토어 / Dremel 분석 시스템 / 병렬 컴퓨팅