“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

官网Functions and Operators部分 版本:0.266 目录 官网Functions and Operators部分 1 Comparison Functions and Operators is distinct from greatest/least any/all/some like 2 Conditional Expressions if nullif try 3 Lambda Expressions 4 Conversion Functions cast/try_ca

时间格式转换 日期格式→Unix时间戳 转10位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13 Presto:select to_unixtime(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) Hive:select unix_timestamp(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) 转13位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13.343 Presto:select to_un

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

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

当集群使用Azure Blog Storage时,prestoDB无法获取返回结果,在此记录下 如下,hive里面的两个表,一个使用的是本地的hdfs,一个是使用 azure blob storage, presto 能访问到hive里面的所有表结构,能查询本地hdfs的hive表,如下: 在返回查询数据时,本地hdfs 存储正常 存储在azure blob storage上的数据返回异常,如下: 问题待解决中....... 收集资料: http://stackoverflow.com/ques

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

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,

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

“浏览器内核”主要指渲染引擎(Rendering Engine),负责解析网页语法(如HTML.JavaScript)并渲染.展示网页.因此,所谓的浏览器内核通常也就是指浏览器所采用的渲染引擎, 渲染引擎决定了浏览器如何显示网页的内容以及页面的格式信息.不同的浏览器内核对网页编写语法的解析也有所不同,因此同一网页在不同的内核浏览器里的渲 染.展示效果也可能不同. 浏览器内核种类繁多,商用的加上非商业的免费内核,大约会超过10款,我们今天重点看一下目前主流的四大浏览器内核Trident.Gecko

了解常见的浏览器内核 Trident,Geckos,Presto,Webkit 内核只是一个通俗的说法,英文名称为"Layout engine",翻译过来就是"排版引擎",也被称为"页面渲染引擎".它负责取得网页的内容(HTML.XML.图像等等).整理信息(例如加入CSS 等),以及计算网页的显示方式,然后会输出至显示器或打印机.所有网页浏览器.电子邮件客户端以及其它需要编辑.显示网络内容的应用程序都需要排版引擎. 现在市面上常见的 内核基本是

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中文站:http://prestodb-china.com/ 进入hadoop机器,进入presto所在bin目录:presto --server localhost:9090 --catalog hive --schema voice_logs presto-server-0.147/etc/worker-config.properties : coordinator=falsehttp-server.http.port=9090query.max-memory=5GBquery.

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)

Presto 集群配置不管是coordinator还是worker配置项中都有一项discovery.uri,这个是一个比较核心的东西,简单来说就是服务发现的地址. coordinator和worker都会将自身注册到这个服务发现地址上,供彼此发现对方,coordinator可以通过个发现服务知道有多少worker节点,而worker节点可以通过这个发现服务知道coordinator是谁,这样做的好处是coordinator和worker做到了完全的解耦,彼此都不需要在启动时配置对方,而是通过第