对于minio 我们可以使用基于sql 的对象内容查询,特别适合进行特定文件内容的获取,强大方便. 以下是一个简单的试用 环境准备 集成了prometheus docker-compose 文件   version: "3" services:    minio:        image: minio/minio        ports:        - "9000:9000"        command: server /data        volum

2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

1. Presto 是什么   Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15

Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎,适用于交互式分析查询,可支持众多的数据源,包括 HDFS,RDBMS,KAFKA 等,而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器. 介绍 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统. 完整安装包括一个coordinator和多个worker. 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator. coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker. 完全基于内存的

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

一.简介 1.概述 Impala是Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. •基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算 •是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 2.Impala的特点 impalak快的原因:1.2.3.6 1.基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式实时查询.分析 2.无需转换为MR,直接读取HDFS及Hbase数据 ,从而大

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6189100.html 标题有点拗口,来源于一个开发人员遇到的实际问题 先抛出问题:一个查询没有明确指定排序方式,那么,第二次执行这个同样的查询的时候,查询结果会不会与第一次的查询结果排序方式完全一样? 答案是不确定的,两个完全一样的查询,结果也完全一样,两次(多次)查询结果的排序方式有可能一致,有可能不一致. 如果不一致,又是什么原因导致同样的查询默认排序方式不一致? 以下简单分析几种情况,说明为什么查询同样的查询会出现

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基

好博客:MySQL http://webnoties.blog.163.com/blog/#m=0&t=1&c=fks_084071081087081070085085086095085094082070086083087071085 http://www.cnblogs.com/mailingfeng/archive/2012/09/26/2704344.html 索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defau

提高SQL查询效率的常用方法 (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

结构化查询语言(SQL)是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,总的来说,学习这个技能是比较容易的.对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的.这个教程将会提供给你一些步骤,来评估你的查询语句. 首先,应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来,应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程,以便可以更好的了解到,编写高质量的查询有多重要.具体说来就是,应该了解查询是如何被解析.重写.优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后,你不仅

上一篇文章中,我们学习了 SQL 查询是如何执行的以及在编写 SQL 查询语句时需要注意的地方. 下面,我进一步学习查询方法以及查询优化. 基于集合和程序的方法进行查询 反向模型中隐含的事实是,建立查询时基于集合和程序的方法之间存在着不同. 查询的程序方法是一种非常类似于编程的方法:你告诉系统需要做些什么以及如何做.例如上一篇文章中的示例,通过执行一个函数然后调用另一个函数来查询数据库,或者使用包含循环.条件和用户定义函数(UDF)的逻辑方式来获得最终查询结果.你会发现通过这种方式,一直在请求一

[基于oracle的sql优化] 基于oracle的sql优化 [博主]高瑞林 [博客地址]http://www.cnblogs.com/grl214 一．编写初衷描述 在应有系统开发初期,由于数据库数据较少,对于sql语句各种写法的编写体现不出sql的性能优劣,随着数据的不断增加,出现海量数据,劣质sql与优质sql在执行效率甚至存在百倍差距,可见sql优化的重要性 二．Sql语句性能优化 2.1 认识Oracle的执行过程 2.2 Oracle优化法则---漏斗法则 2.3 Oracle 执

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

出处:http://www.antscode.com/article/12deee70111da0c4.html 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is n