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1. SQL On Hadoop 分类
1.1 查询延时分类
AtScale 在 2016 年的一篇名为 [15]The Business Intelligence for Hadoop Benchmark 的 SQL On Hadoop 性能测评报告中指出：受查询数据量大小，查询类型 (join 表个数，表大小，是否聚合)，并发用户量等因素影响，没有一个 SQL On Hadoop 系统能够在所有场景下胜出。 比如 Impala 和 Presto 在并发场景下性能比较优越，Spark SQL 大表 Join 性能比较好。然而对于所有 SQL On Hadoop 而言，大表 Join 都比较慢。
在众多的 SQL On Hadoop 系统中，有必要对其进行一个分类。一般而言，用户更关心的是查询时延，根据用户提交查询到结果返回的时间长短，将 SQL 查询分为如下三类：batch SQL，interactive SQL，operation SQL
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