大数据搜索引擎技术Nowadays this is a very big problem to search appropriate data on web search engines. This is quite difficult to get our desired data. Well, there are more search engines which perform the jo
大数据交互式查询是每个数据分析人员不可或缺的需求，本篇以业界交互式查询的经典之作Presto为研究对象，了解其架构和优缺点及丰富连接器。并通过安装一个协调节点和3个worker节点的分布式集群，使用命令行界面演示hive连接器的查询数据表的示例，最后了解其使用的要点。
@目录概述定义概念架构优缺点连接器部署集群安装常用配置说明资源管理安装模式安装命令行界面基
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2023-09-15 22:25:48
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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sq
配置准备：1、centos6.4系统的虚拟机4个（master、secondary、node1、node2）2、准备安装包 hadoop-cdh4.4.0、hive-cdh4.4.0、presto、discovery-server、hbase、JDK7.0+64bit、pythin2.4+、postgresql
3、配置规划
Presto知识点总结
Presto简介是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Presto架构Presto优缺点优点：1）Presto基于内存运算，减少了磁盘IO，计算更快；2）能够连接多个数据源，跨数据源连表查；缺点：Presto 能够处理PB级别的海量数据分析,但 Presto并不是把PB级数据都放在内存中计算的
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2023-09-27 19:30:50
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欢迎关注微信公众号：ApacheHudi1. 引入线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380-0_0-384-2545_20200513165135.parquet, start=0, length=67108864, fileSi
0、简介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
Presto架构Presto由一个coordinator和多个worker组成Presto优缺点优点1.基于内存计算,减少了磁盘IO,计算更快 2.能够连接多个数据源,跨数据源连表查,如从hive查询大量网站访问记录,然后从MySQL中匹配出设备信息缺点presto能够处理PB级别的海量数据分析,但presto并不是把PB级数据都放在内存中计算的;而是根据场景,如count,AVG等聚
olapDruid :是一个实时处理时序数据的OLAP数据库，因为它的索引按照时间分片，查询的时候也是按照时间线去路由索引。Kylin核心是Cube，Cube是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。Presto:它没有使用MapReduce,大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。Impala：基于内存运算，速度
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2023-06-02 16:34:27
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用户：1、大表查询将数据拆分（表数据非实时）（1）如公司内部有人直接上亿甚至几十亿条数据的表（或者几百TB级别的表）直接进行报表制作，这种情况，建议搞个定时任务，每天把要统计的数据放到小表里去，报表制作只查小表。（2）报表数据来自某个json的大字段，用户直接用json解析函数获取，这种情况也建议将字段拆分平铺成一张表再进行查询。2、Hive表小文件比较多，导致查询慢。把hive表文件合并性能会大
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2023-10-10 09:55:51
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背景湖仓一体（LakeHouse）是一种新的开放式架构，它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，是当下大数据领域的重要发展方向。华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研，并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中。目前主流的三大数据湖组件 Apache Hudi、Iceberg、Delta各有优点，业界也在不断探索选择适合自己的方案。华为湖仓一体架构核心基座是 Apac
1、Presto简介1.1 Presto概念Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，主要用来处理秒级查询的场景注意：虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库；不是MySQL、Oracle的代替品，也不能用来处理在线事务（OLTP）1.2 Presto架构Presto由一个Coordinator和多个Worker组成1.3 Presto优缺点1.3.1
1. 简介Presto 是一个 facebook 开源的分布式SQL查询引擎，主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景。 适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。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。它的架构由关系型数据库的架构演化而来。它能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，
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
目录 一、Presto优化之数据存储二、Presto优化之查询SQL三、注意事项一、Presto优化之数据存储-- 合理设置分区
与Hive类似，Presto会根据元数据信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。
-- 使用列式存储
Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parq
1、Presto简介Presto是Facebook开源的MPP（Massive Parallel Processing）SQL引擎，其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库，该数据库提出了一个并行执行SQL的模型，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。Presto是一个SQL计算引擎，分离计算层和存储层，其不存储数据，通过Connector SPI实现对各种数据源（Storage）的访问
一、Presto简介1、Presto概念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。注意：虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库。不是MySQL、Oracle的替代品，也不能用来处理在线事务（OLTP）2、Presto应用场景
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年开源一、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支持任意数据源，是基于内存的并行计算，多个节点管道式执行，是一种Massively parallel processing（mpp）(大规模并行处理)模型
presto前言：不同版本的presto，连接数据源配置属性有区别且不兼容。目前版本的 Presto 也没有提供完整的具备分页功能的 Limit 语法, 所以如果业务上有分页需求, 就只能在业务层拿到数据后自己做分页功能, 但相比业务层实现, 由 Presto 提供不仅仅在于减少数据平台的开发成本, 还在于更少的数据传输和内存压力等优势。例如：0.228 （没有host、port的配置项）
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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
