亚马逊云服务添加了对一项新服务impala的支持，这是由谷歌激发的查询工具，由大数据储存公司 cloudera 发布，可提供实时的平行大数据处理。有impala的帮助，开发者现在可以在aws 弹性 mapreduce 簇使用类似sql的语言查询新的，或者访问已有的数据。它更快，更具可操作性，而且反映了开源的内容分发系统hadoop 使用的增长。更进一步地讲，它折射了谷歌怎样深度影响市场和开发者，来创建新的数据平台，和潜在的更丰富应用生态系统。
去年推出的impala架设在谷歌的dremel服务基础上，这是这家搜索公司此前的大数据分析工具mapreduce的后续产品，mapreduce是谷歌开发用来在其广阔的云空间中进行数据存储查询的技术。apache drill同样架设在dremel平台上。hortonworks发布了 tez，这是他们stinger initiative的一部分，其设计让它可以和搜索hadoop数据库应用系统 hive一同工作。hortonworks公司表示，它能够以高效率处理pb级别的海量数据，同时使用熟悉的sql语法，速度比以前快一百倍。
citus data有基于谷歌dremel平台的自有分析数据库，他们的创新是使用postgressql核心当中的平行计算来进行搜索。mapr同时提供对drill的支持。 jethrodata是基于hadoop的分析数据库公司，可以提升dremel项目的优先级。
hadapt将以上所有公司与其“可接受性分析平台”（adaptive analytical platform）联系起来，这带入了像apache hadoop开源项目sql数据库的原生移植。
为什么dremel系统是新的驱动力
hadoop对twitter这样的互联网企业是一项重要的技术，可以pb级别处理巨型数据。对于突然涌入空前数量的信息需要处理的传统企业也是很重要的，并且其重要性正不断增强。对于新一代的用户impala是有用的，这给了他们一种处理数据的新方式，之前这需要很高深的技术知识储备。
hadoop过去曾经是难以掌握的复杂技术，需要人们有多种能力，才能发挥它的潜质。这些人是那些掌握了编程艺术的原始数据科学家，他们可以管理和进行数据分析。他们出现在互联网公司，这些公司需要开发他们自己的方式，来处理和分析他们服务器储备的大量数据。例如jeff hammerbacher离开了facebook成为cloudera的一个联合创始人。doug cutting创建hadoop是在他还在雅虎的时候，他在那里原本要开发一个开源的基于lucene的搜索引擎。cutting现在同样也在cloudera工作。
谷歌通过mapreduce领导全局，这将整个数据集看作一个簇，可以平行处理数据。它在簇之间对数据进行地图定位，接下来减少定位数量以应答问题。
dremel就是改良的mapreduce，代表了下一代hadoop技术的一个基石。它加强了一个正在成长的开源项目生态系统，其中包括hive和pig——所有这些都被设计使用更高级别的语言来降低mapreduce的复杂性。
dremel的强势功能在于其及时分析，但主要攻克的方向是查询。姐妹版本google f1是一个大量相关性数据库，原本设计是为了管理谷歌在线广告业务。
impala的价值体现在其分析方面的天赋，这是为什么它被看作是类似视觉形象化工具tableau的商业分析商业智能工具的一个天然补充。分析师们可以使用impala快速查询数据，接下来在tableau等商业智能工具当中运行并诠释这些数据。
hadoop尚未被大量接受作为应用开发的平台，但这可能会改变，因为impala正在更广泛地使用，新的公司正在加入hadoop环境。到今年早些时候hadoop发布最新版本时，证据更加明显。新版本加入了 yarn 功能，这是用来精简mapreduce令其作为一个计划生成器和资源管理器。它同时扩展了hadoop之前能做的事情的范围。
hadoop将会开发一个应用生态系统，证据同时存在于impala和yarn里面，两者都简化了很多，为最终用户提供了更深层应用的能力。接下来，还有专门为hadoop准备的应用框架cascading，现在已经成功进入商业运作。客户包括twitter， etsy和airbnb。
谷歌曾经在这一领域长时间领先，但是hadoop以及其平台层的创新表示，谷歌和其竞争对手之间的差距正在不断缩小。
