After building Presto for the first time, you can load the project into your IDE and run the server. We recommend using IntelliJ IDEA. Because Presto is a standard Maven project, you can import it into your IDE using the root pom.xml file 既然Presto的gi

hive2.3.4 presto0.215 使用hive2.3.4的beeline连接presto报错 $ beeline -d com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver -u "jdbc:presto://localhost:8080/hive" Error: Unrecognized connection property 'url' (state=,code=0) 增加--verbose查看详细报错 $ beeline -d com.facebo

记录一下这个弄个好久的难题 linux tableau server 版本  tableau-server-2018-2-0.x86_64.rpm 安装过程 我参照了这儿仁兄   http://ju.outofmemory.cn/entry/345803 安装完了之后 安装内置数据库驱动 sudo wget https://downloads.tableau.com/drivers/linux/yum/tableau-driver/tableau-postgresql-odbc-9.5.3-1.

presto 0.217 官方:http://prestodb.github.io/ 一 简介 Presto is an open source distributed SQL query engine for running interactive analytic queries against data sources of all sizes ranging from gigabytes to petabytes. Presto was designed and written from

场景,开发用java程序连接presto创建一个表,这个表在hdfs的权限为: 然后用presto去删除这个表 报错,没有权限删除,查看上一级目录权限,发现权限正常 直连hive删表 发现正常. 然后使用developer直连hive 创建表,用presto删除还是报错没有权限. 连接hive 元数据MySQL select t.OWNER, p.PRINCIPAL_NAME, count(1)  from TBLS t      join TBL_PRIVS p on p.TBL_ID=t.T

背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求,Facebook2012年开发,2013年开源 是什么 基于内存的并行计算,Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行 支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing(mpp)(大规模并行处理)模型 数据规模PB 不是把PB数据放到内存,只是在计算中拿出一部分放在内存.计算.抛出.再拿 为什么要用&优点&特点 多数据源.支持SQL.扩展

因为Presto版本的更新速度较快,所以最好按照对应版本的教程进行部署,博主之前看错了版本号,拿0.100版本的教程来部署0.157版本,结果导致部署失败. 官网:https://prestodb.io 一.下载Presto0.157版本 下载地址:https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.157/presto-server-0.157.tar.gz 二.解压Presto压缩包 tar -zxvf pre

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

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

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

1.首先安装与下载图形界面GNOMEyum groupinstall "Desktop"yum groupinstall "X Window System"yum groupinstall "Chinese Support"  (可选项) 假如提示有以下错误产生: Loaded plugins: fastestmirror, prestoCould not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

1.起因 公司hadoop集群里的datanonde和tasktracker节点负载主要集中于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高.但在工作时间内,公司业务人员有实时查询需求,现在主要 借助于hive提供业务人员日常查询.总所周知,hive是一个基于MR的类SQL查询工具,它会把输入的查询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.但一个弊病也是很明显,它的查询速度由于基于MR,会是非常的让人着急. 在Spark,Storm横行

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

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(调度节点)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 目录: 环境基本要求 集群规划 连接器 安装步骤 config.properties node.properties jvm.config log.properties Catalog Properties 运行pr

Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎,可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询,查询的速度达到商业数据仓库的级别,据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上.Presto 可以查询包括 Hive.Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品,单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析.Presto 的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果,Facebook 在内部多个数据存储中使用 Presto 交互式

公司最近在superset上面做二次开发,目前对接了mysql和oracle数据源,对这两个源的SQL操作查询做了完善和兼容.目前有新的需求就是要对接大数据部门的HBASE和HIVE数据源,由于superset原生支持impala,所以直接安装库测试. Superset是由Airbnb(知名在线房屋短租公司)开源的数据分析与可视化平台(曾用名Caravel.Panoramix),该工具主要特点是可自助分析.自定义仪表盘.分析结果可视化(导出).用户/角色权限控制,还集成了一个SQL编辑器,可以进

前言: 随着大数据的普及,大部分企业的大数据查询与统计渐渐出现瓶颈.虽说存储方面有分布式的HDFS,HBSE,MongoDB等可以应对,但是面对千万级别(1x10^7)界别的数据量查询时,以上组件也不免显得力不从心.正因此,分布式查询引擎应运而生.而基于内存查询的分布式查询引擎--Presto正是其中之一.很多人都说现代计算机技术的发展都是拼开源,拼社区.而Presto的社区也不小,国际化的Facebook,也有国内电商大头京东.正因此,在经过实际尝试与测验之后决定简要地介绍一下presto的部

四台服务器部署cassandra集群 和 presto搜索引擎 及代码演示: 还有很多细节没有补充,有问题和疑问的地方 咋们一起探讨哇!1.创建用户    使用root用户登录应用服务器,执行以下操作:        adduser cassandra        passwd cassandra    使用cassandra用户登录应用服务器验证是否安装python 2 和JDK 8(我使用jdk8版本是因为项目中cassandra配合presto搜索引擎使用,presto需要jdk8支持)

一.介绍 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. 推荐阅读 Presto实现原理和美团的使用实践 二.安装 2.1 安装步骤 Java 版本为 1.8 以上,官方 JDK 下载地址 安装步骤按照官方文档执行就可以了 Presto Documentation(英文) Presto 文档(中文) 配置数据源(连接器) 支持 MySQL.

PRESTO部署和参数说明(一) 一,概要 在部署和使用presto的过程中,在此记录一下部署记录和使用记录以及需要注意的事项.本人使用的presto版本是0.214,3台redhat虚拟机.使用背景:客户需要定期查询大批量的数据,最后选择了sqoop工具定期导入hive,并且定期删除定期更新,因为没有找到是个实时增量导入的工具,批量执行mapreduce任务,然后使用分布式查询引擎presto查询数据. 二,安装部署 在官网下载最新的安装包和客户端包: server安装包:https://pr