1.概述 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.presto可以通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询.它是完全基于内存的,所以速度非常快.presto不仅可以查询HDFS,还可以查询RDMBS数据库. 具体的介绍可以参考官方:https://prestodb.io/docs/current/overview/concepts.html presto是facebook开源的,目前很多国内知名企业都在用如唯品会.美团.阿里. 2.部署…

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似…

基于FacebookPresto+Cassandra的敏捷式大数据 文件夹 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 4 4.1 4.2 4.3 5 6 7 1概  1概述    概述 "Ad-hoc analysis over Cassandradata with Faceboo…

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课…

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不…

tpc 官方:http://www.tpc.org/ 一 简介 The TPC is a non-profit corporation founded to define transaction processing and database benchmarks and to disseminate objective, verifiable TPC performance data to the industry. TPC(The Transaction Processing Perform…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

什么是大数据 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的定义是4Vs:Volume.Velocity.Variety.Veracity.用中文简单描述就是大.快.多.真. Volume —— 数据量大 随着技术的发展,人们收集信息的能力越来越强,随之获取的数据量也呈爆炸式增长.例如百度每日处理的数据量达上百PB,总的数据量规模已经到达E…

1.概述 superset大数据可视化的利器,深度集成durid,结合kylin.presto完成强大的大数据可视化功能,曾用名Panoramix.caravel.相比caravel它有个比较抢眼的功能SQL  lab.具体可参考官方文档 2.安装 提前在10.0.2.245服务器上面部署好redis.参考我的另一文章:http://www.cnblogs.com/cuishuai/p/8033672.html 使用docker进行安装,首先要先安装docker,采用的是centos7直接使用y…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…

如今,数据分析能力正逐渐成为企业发展的标配,企业通过数据分析的过程将数据中的信息提取出来,进行处理.识别.加工.呈现,最后成为指导企业业务发展的知识和智慧.而处理.识别.加工.呈现的过程从本质上来讲,就是实现对数据的采集.清洗.加工.加载.建模分析,再到可视化的过程.  大数据平台的通用架构 1. 数据采集 采集是指集中企业待分析的原始数据的过程,例如可能是包含但不限于以下: - 企业服务器的日志: - 企业各种信息系统的数据(CRM/ERP/数据库): - 企业的网站/App/小程序等客户端的…

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当…

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD…

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端…

https://github.com/facebook/presto facebook 3天前开源了他们的 分布式大数据DB Distributed SQL query engine for big data …

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数…

不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明,它让增删改查的操作更加地便捷化,而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低,被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少... 大数据行业跟 SQL 更是有不解之缘,可谓"万物皆可 SQL 化",从Hive/SparkSQL等最原始的最普及的 SQL 查询引擎,到 Impala/Presto/ClickHouse/Kylin/Phoenix 等等 OLAP 引擎,再到流式的 Structured Streaming/Flink SQL/Ka…

Genie是Netflix开发的联合作业编排引擎.Genie提供REST-ful API来运行各种大数据工作,如Hadoop,Pig,Hive,Spark,Presto,Sqoop等.它还提供用于管理许多分布式处理集群的元数据以及在其上运行的命令和应用程序的API. 说明 官方同时也提供了docker 镜像可以试用,这个开源项目很不错,直接上来就是可用版本 参考资料 https://github.com/Netflix/genie https://netflix.github.io/genie/…

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析…

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求…

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