Round One: 平局:共同点就是吃内存; Round Two: Impala胜 Impala查询性能稍领先于presto Round Three: presto胜 presto在数据源支持上非常丰富,包括hive.图数据库.传统关系型数据库.Redis等 Round Four: 平局: 这两种对hbase支持的都不好,presto 不支持,但是对hdfs.hive兼容性很好 彩蛋: 针对hbase的二级索引查询可以用phoenix,效果不错…

大数据查询引擎的选型,画了几张架构图,和一些对比分析: 一.Presto 二.Impala 三.HAWQ 四.总体比较: 1)都是MPP架构,且没有明显性能差距2)HAWQ的功能.特性较Presto和Impala更全面,同时带来系统配置复杂,学习维护成本高的风险3)Presto与Impala都有各自明显的优势: 1,Presto可以通过Connector接入多种数据源,灵活性高,而Impala只支持有限的数据源类型2,Impala天然支持Coordinator高可用,Presto的Coordin…

Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍! 由于 Presto 的数据源具有完全解耦.高性能,以及对 ANSI SQL 的支持等特性,使得 Presto 在 ETL.实时数据计算. Ad-Hoc 查询和实时数据流分析等多个业务场景中均能发挥重要的作用. 由于 Presto 卓越的性能表现,使得 Presto 可以弥补 Hive 无法满足的实时计算空白,因此可以将 Presto 与 Hive 配合使用:对于海量数据的批处理和计算由 Hive 来完成:对于大量数据(单次计算扫描数据量级…

https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Spark-and-Presto…

  目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳,以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据,规模为15台机器,若以orcfile.parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当,SparkSql逊色不少. 目前看presto相比impala 1.与hive实时共享元数据,impala需要用另外定时任务广播元数据,新生成的数据,用impala不能立即查询. 2.没有出现操作大数据集有时挂掉的情况 3.presto与hive都由fac…

一.presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的竞争力,我们本次介绍针对我们团队对于presto部分应用个…

IMPALA部署和架构(一)  一,概要 因公司业务需求,需要一个查询引擎满足快速查询TB级别的数据,所以我们找到了presto和impala,presto在前面讲过今天只说impala,impala是cloudera公司主导开发的新型查询系统,impala没有在使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用商用并行的关系数据库类似的分布式查询引擎(由Query Planner,Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS 或…

Presto 基础知识与概念学习可以参考这些博客: presto 0.166概述 https://www.cnblogs.com/sorco/p/7060166.html Presto学习-presto介绍 https://blog.csdn.net/paicMis/article/details/78516475 Presto必知必会 https://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/52461274 Presto实战 https://…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361.旅人AQUARION表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方…

本文来自网易云社区 原创: 蒋鸿翔 DataFunTalk 本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk--"大数据从底层处理到数据驱动业务"中分享的<基于Impala平台打造交互查询系统>编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理. 以上是今天的内容大纲,第一个讲一下交互式查询的特点,在大数据平台有很多查询平台可以选择,第二个讲一下依据项目如何选择平台,选型因素是什么.第三个讲一下Impala基本介绍,以及在Impala上的改进.接下来是impala的应用场景,最…