测试环境如下：
其中关于impala和Presto的内存配置：
- Impala Daemon 内存限制mem_limit为1GB
- Presto的config.properties 配置文件中task.max-memory=1GB。
另外，由于内存有限，每次测试时Impala和Presto都没有同时开启。
总体测试表明，Presto的性能比Impala稍逊，在数据量巨大、查询比较复杂时，Impala和Presto的性能表现都不怎么样，比Hive也就快了2、3倍的样子。
由于生产环境下，除了性能之外，还有并发度、稳定性、适应性等多种因素需要考虑，所以以上测试结果仅供参考。
以下是具体测试结果：
一、1百万条记录，HDFS文件大小600MB时的查询速度
在表记录数不多时，Impala和Presto都表现出比较好的查询性能，其中Impala的查询效率大约为Hive的9~50倍，Presto的查询效率大约为Hive的8~??倍（由于Presto的查询时间只精确到秒，在最简单的select * from xxx limit 5的查询中，显示时间为0秒）。
二、1千万条记录，HDFS文件大小6GB时的查询速度
在表记录数比较多时，Impala的查询效率大约为Hive的7~10倍，Presto的查询效率大约为Hive的4~30倍。
三、1亿条记录，HDFS文件大小60GB时的查询速度
在表记录数特别多时，Impala的查询效率大约为Hive的3~60倍，Presto的查询效率大约为Hive的2~180倍。
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我想问一下，
“2~180倍”是怎么得出的？怎么差距这么大？
@muxueqz
不同的查询语句造成的。select * from XXX limit n这种查询，hive和presto的执行时间差距太大了，当数据量达到60GB的时候，hive是要map扫描全部文件的，而presto执行类似语句只需要1秒。这种情况下时间就是180倍。
请问配置presto需不需要单独安装hive和Hadoop CDH4啊？
我没装，总是提示连接hive metastore失败，是怎么回事啊？
要的。presto是基于hive和hdfs的查询引擎。
“要的。presto是基于hive和hdfs的查询引擎。”这就有点恶心了，为什么还有依赖hive？
因为Presto的定位不是替代hive，只是hive的一个补充，从功能上看，Presto没有建表、插入数据等功能，所以，也没办法替代hive。
大神再测一下Apache Tajo的性能呗
谢谢提醒，我对Tajo不是很了解，看起来是一个替代Hive的东西，不过它社区活跃度实在太低了，我都怀疑它是否能坚持下去。现在支持的功能也太有限，没啥可测的，等下一版出来再说吧。
如果推荐新上项目，是推荐alibaba的mdrill，还是presto或者Impala？
mdrill是用于adhoc查询的，不能直接用hdfs的数据进行查询，要build索引，并且还有不少的二次开发工作，比较适用于对查询响应速度有较高要求的场景；如果是一般的场景，推荐使用Impala。
博主，你这是select * 操作还是？
具体查询sql贴一些比较合适
select * from XXX limit n 这种查询也是瞬间完成的，怎么会出现博主这种情况？hive的select * 操作不会执行map/reduce的