在towards data science看到这篇帖子，简单对比了spark和drill的SQL引擎。
从我个人经验看，只看SQL引擎，spark当然不如drill。因为后者实现了完整的ANSI SQL 2003标准，而spark受Hive SQL影响，只实现了一个子集。
在使用方式上，drill的交互式shell可以直接像Mysql一样，运行查询语句。spark并不能这样，它的交互式shell里要编写简单的程序，才能运行SQL查询。
比如，查询同样的外部csv数据源，如下是drill的方式：
apache drill (dfs.pyh)> select * from `people.csv` order by born desc, name limit 5;
+---------------+----------+--------+---------+-------------------------+
| name | born | sex | tel | job |
+---------------+----------+--------+---------+-------------------------+
| Ashley T.T. | 1999-9-9 | Female | 6862502 | Management Analyst |
| Charlie M.F. | 1999-9-8 | Female | 3333064 | Teacher Assistant |
| Daniel F.Y. | 1999-9-8 | Male | 5160463 | Real Estate Agent |
| Daniella G.R. | 1999-9-8 | Female | 5477888 | Radiologic Technologist |
| Ford H.U. | 1999-9-8 | Male | 5888765 | Bus Driver |
+---------------+----------+--------+---------+-------------------------+
5 rows selected (0.584 seconds)如下是spark的方式：
scala> val df = spark.read.format("csv").option("inferSchema", "true").option("header", "true").load("tmp/people.csv")
scala> df.createOrReplaceTempView("peopleView")
scala> spark.sql("select * from peopleView order by born desc, name limit 5").show(false)
+-------------+--------+------+-------+-----------------------+
|name |born |sex |tel |job |
+-------------+--------+------+-------+-----------------------+
|Ashley T.T. |1999-9-9|Female|6862502|Management Analyst |
|Charlie M.F. |1999-9-8|Female|3333064|Teacher Assistant |
|Daniel F.Y. |1999-9-8|Male |5160463|Real Estate Agent |
|Daniella G.R.|1999-9-8|Female|5477888|Radiologic Technologist|
|Ford H.U. |1999-9-8|Male |5888765|Bus Driver |
+-------------+--------+------+-------+-----------------------+从上述对比可以看出，dirll的SQL查询要直接的多，上手即用。spark要写几句代码，将外部文件加载到dataframe目标，再把dataframe另存为一个临时表，最后才去查询这个临时表。
性能上，两者差不多，都挺快的，远快于Hive，这个性能差异之前我写过一篇博客。
在架构上，如果采用分布式部署，spark和drill的架构和工作原理都高度类似，我上一篇博客也略有阐述。它们都同时支持数据分区和shuffle。也就是说，把数据分拆到不同的节点上进行分布式计算，并且根据需要来进行shuffle操作。
spark还有一点不如drill的地方，在于它支持的外部数据源没有drill那么多。drill支持的外置数据源相当丰富，比如NoSQL databases, Parquet files, S3 files等等。这些数据直接拉进来，用SQL就可以解析，十分的方便。而spark支持的数据源要少一些。
不过，虽然SQL引擎略微逊色，但spark还有其他几个牛叉的功能。比如RDD计算，这个功能虽然古老，但对处理非结构化数据，以及做数据transform，它是非常方便的。再比如streaming和MLlib，这俩都是spark的核心功能，但drill没有的。
综上，如果单纯选择SQL引擎，那我建议drill。但如果你还需要其他大数据处理功能，那spark当仁不让。