presto简单介绍 presto是一个分布式的sql交互式查询引擎.可以达到hive查询效率的5到10倍.支持多种数据源的秒级查询. presto是基于内存查询的,这也是它为什么查询快的原因.除了基于内存,presto还使用了 向量计算, 动态编译执⾏计划 优化的ORC和Parquet Reader技术 从而优化查询的速度. presto和hive的对比hive和presto是针对不同使用场景的.presto虽然查询很快,但是也不是适用于所有的查询场景.比如做多张大表的关联查询,由于prest

最近开始转战presto,至于前面章节中的Hbase,我也会持续更新,喜欢我的可以关注我.关于这个流程,我看过阿里云的的一篇文章,但看后还是不知所云,就写下了这篇博客,大家感兴趣的可以访问那篇文章——https://yq.aliyun.com/articles/670066. 闲话不说,让我们来到正题.今天,我们要分四个内容要讲——一.keytool生成ssl协议需要的相关文件 二.基于OpenSSL自建CA和颁发SSL证书 三.ldaps服务器搭建 四.presto-ldap插件启用,以及如何

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表. 于是我很不要脸地跟带我的学长说:"SQL我好像忘光了,group 分组查询好像都忘得差不多了,我得复习一下". 这篇文章来记录一下我曾经忘掉的group查询.join查询等一些比较

因为项目使用Presto作为ETL使用,需要将关系库中的数据导入到Hive中.目前关系库中的数据每天导入一次,在Hive中以天为间隔创建新的分区.思路是正确的,但是在使用的过程中,发现将少量关系库中的数据通过Presto快速并多次导入到Hive中时会出现如下错误: com.facebook.presto.spi.PrestoException: Unable to rename from hdfs://cloud171:8020/tmp/presto-root/34923b62-7933-46f

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

一.Presto简介 1.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. 2.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,可以跨越整个组织进行分析. Presto以分析师的需求作为目标,他们期望响应时

1.presto 表连接查询的连接条件中不支持使用函数 比如下面的脚本在presto中运行会报错 select t1.period_start_date, t2.statistic_date from (select distinct calendar_date as period_start_date, calendar_date as period_end_date from edw_public.dim_esf_edw_pub_date where calendar_date >= '${

本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 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.千万不要以为Presto可以解

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

presto是什么 是Facebook开源的,完全基于内存的并⾏计算,分布式SQL交互式查询引擎 是一种Massively parallel processing (MPP)架构,多个节点管道式执⾏ ⽀持任意数据源(通过扩展式Connector组件),数据规模GB~PB级 使用的技术,如向量计算,动态编译执⾏计划,优化的ORC和Parquet Reader等 presto不太支持存储过程,支持部分标准sql presto的查询速度比hive快5-10倍 上面讲述了presto是什么,查询速度,现

问题: 公司最近在搞presto,主要是分析一下presto和hive的查询大数据量的性能对比: 我先把我的对比图拿出来(50条数据左右)针对同一条sql(select * from employee where eid = 1203) hive的查询,下面有时间:4.436s presto的查询: 0.02s 查询效率比为  4.436 / 0.02  ===  2021 补充: presto是什么 Presto是Facebook开发的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析

在实际使用Presto的过程中,经常会有以下的一些需求. 添加一个新的Catalog 对不再使用的Catalog希望把它删除 修改某个Catalog的参数 但在Presto中如果进行上述的修改,需要重启Presto服务才可以生效,这给集群维护带来额外的工作量之外,还给上层应用带来很不好的使用体验. 如果还不能在开发环境很好运行Presto的话,参考在windows的IDEA运行Presto. 观察PrestoServer的run方法,可以知道Presot分了多个模块,而且多个模块依赖airlif

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

https://prestodb.github.io/docs/current/functions/datetime.html date '2012-08-08' + interval '2' day  日期增加 两天 ,结果 : '2012-08-10' Presto 是一个工具,被用来通过分布式查询来有效的查询大量的数据.Presto 是一个可选的工具, 可以用来查询 HDFS,通过使用 MapReduce 的作业的流水线,例如 hive,pig,但是又不限于查询 HDFS 数据, 它还能查

“Presto是Facebook最新研发的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上.”,亲身用过之后,觉得比hive快了10倍不止. hive中查询日期间隔的函数是datediff: select datediff('2018-09-07','2018-09-05'); 结果是2. presto中我们需要达到相同的目的,函数是date_diff,而且写法稍有不同: select date_diff('day',cast('2018

背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求. Facebook的数据仓库存储在少量大型Hadoop/HDFS集群.Hive是Facebook在几年前专为Hadoop打造的一款数据仓库工具. 在以前,Facebook的科学家和分析师一直依靠Hive来做数据分析.但Hive使用MapReduce作为底层计算框架,是专为批处理设计的.但随着数据越来越多,使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时,显然不能满足交互式查询的需求.Facebook也调研了其他比

(一)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 (二)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 (三)Presto基本认识 1.1 定义Pr

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

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.其中在catalog加载的方式上来说比较的固化,官方并没有做出动态的方案出来,

一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章. 1. 概述 Apache Hudi 是一个快速迭代的数据湖存储系统,可以帮助企业构建和管理PB级数据湖,Hudi通过引入upserts.deletes和增量查询等原语将流式能力带入了批处理.这些特性使得统一服务层可提供更快.更新鲜的数据.Hudi表可存储在Hadoop兼容的分布式文件系