mapR/Apache Drill sql查询是否将工作分配到每个节点，或者它的速度是否与SQL RDBMS相同？

mapR/Apache Drill是一个分布式SQL查询引擎，它可以在大规模数据集上执行SQL查询。它的工作方式是将查询任务分配给集群中的每个节点进行并行处理，以提高查询速度和性能。

与传统的SQL RDBMS相比，mapR/Apache Drill具有以下优势：

1. 分布式处理：mapR/Apache Drill可以将查询任务分发到集群中的每个节点，实现并行处理，从而加快查询速度。这使得它能够处理大规模数据集，适用于大数据场景。
2. 弹性扩展：mapR/Apache Drill可以根据需要动态扩展集群规模，以适应不断增长的数据量和查询负载。这种弹性扩展能力使得它能够应对高并发和大规模数据处理的需求。
3. 多数据源支持：mapR/Apache Drill支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。它可以通过统一的SQL接口查询不同类型的数据源，简化了数据访问和集成的复杂性。
4. 灵活的数据模型：mapR/Apache Drill支持灵活的数据模型，可以处理结构化数据和半结构化数据，如JSON、Parquet、Avro等。这使得它能够适应不同类型的数据存储和处理需求。
5. 开放性和可扩展性：mapR/Apache Drill是基于开源技术的，具有良好的可扩展性和可定制性。它可以与其他开源工具和框架集成，如Hadoop、Spark等，以构建更复杂的数据处理和分析解决方案。

在应用场景方面，mapR/Apache Drill适用于以下情况：

1. 大数据查询和分析：由于其分布式处理和弹性扩展能力，mapR/Apache Drill非常适合处理大规模数据集的查询和分析任务。它可以快速地对海量数据进行复杂的SQL查询和聚合操作。
2. 数据湖分析：对于构建数据湖的场景，mapR/Apache Drill可以作为一个统一的查询引擎，方便用户通过SQL接口对数据湖中的数据进行查询和分析。
3. 实时数据分析：mapR/Apache Drill支持实时查询和交互式分析，可以在数据流入时即时处理和查询数据，适用于实时数据分析和监控场景。

腾讯云提供了与mapR/Apache Drill类似的产品，如TDSQL（TencentDB for TDSQL），它是腾讯云自研的分布式SQL查询引擎，具有高性能和高可用性。您可以通过以下链接了解更多关于TDSQL的信息：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

请注意，本回答仅针对mapR/Apache Drill的特点和应用场景进行了介绍，并没有提及其他云计算品牌商的产品。