上のイベントに参加してました．普通の感想は他の人が書くと思うので，質問した内容とその返答を書いておきます．
スキーマを自動検出するけど，途中で変わったらどうなるの？
現状はエラーになる．
DrillはSchema on Readに加えて，データ読み込み時にスキーマを自動で生成する機能もある(Embulkのguessみたいなもの)．JSONとかのローカルファイルに対してクエリ投げる時は，いちいちスキーマを自分で設定する必要がなくて便利なのだけど，さすがに後半のデータで急に型が変わったりフィールドが増えたりすると，クエリ処理を続行できないとのこと．
そういう時はちゃんとスキーマを事前に定義する必要がある
クエリ毎のリソース制御ってどうしてるの？
現状その手の機能はない．並行で処理するクエリの数は制限できる．
Prestoだとクエリ毎にメモリ使用量とかを制限できて，それによってどれだけクエリが投げられても，ワーカー群はかなり安定して処理を実行できるようになっている．現状のDrillユーザは，あらかじめどれだけメモリを使うかなどを測定して，それに見合ったクラスタを構築しているらしい．
大きいDrillクラスタって今どれくらい？
1クラスタ100台の事例はある，とのこと．
Prestoだと1クラスタ1000台とかの事例はあるけど，これを聞く限りまだ大規模での事例はそこまでないようだ．ここは後発なのものあって，今後事例は出てくるかもしれないが，上で言及したリソース制御とかがないと，大規模での運用は結構厳しそう．
分析系の関数やWindow関数がほとんどないようだけど，今どうやって解析してるの？
Window関数相当のSQLを頑張って書いているか，自分達でDrillを拡張しているかのどちらか．
Drillは現状の1.1だと，Window関数とかはあまりサポートされてなくて，Presto/Impalaで使える便利関数群が色々と使えない．今Drillを採用している人達はどうやって様々な分析をやっているのか，というのは運用・自社開発でカバーという感じらしい．この辺がこなれないと，普通の人達が使うのは結構厳しい感じ．
上がMapRの人達に聞いた内容．後発なのでPrestoなどの良いところを取り込んでいるものの，まだ成熟してない感じなので，プロダクションで使うには運用でカバーしないといけない箇所が結構あるなぁという．
ApacheプロジェクトだしMapRがかなり開発リソースを割いてる感じなので，上記の問題群はいずれ解決されるだろうとは思いますが，Presto/Impalaもかなり開発が活発なので，どこまで差別化出来るのかが今後の注目ポイントになりそう．
俺も時間を作って色々とチェックしてみるか…