Hive和Presto中的datediff函数在功能上是相似的，都是用来计算两个日期之间的天数差。然而，这两个函数在语法和具体使用上存在一些差异。下面将分别介绍这两个函数的特点，并通过示例来说明它们之间的差别。
Hive中的datediff函数
Hive中的datediff函数用于计算两个日期之间相差的天数。它的语法如下：
datediff(string enddate, string start
原创
2024-08-07 18:21:17
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前言Presto是一款优秀的分布式SQL查询引擎，适用于即席查询和报表分析等业务，其使用了ANSI SQL语法和语义，使用标准是SQL-92和SQL:2016。但是因为很多业务方一直使用Hive离线引擎来做SQL分析，而Hive使用类似SQL的语法（HQL）。为了使用户能平滑的将业务迁移到Presto上或者能让SQL同时跑到Presto及Hive引擎上，我们对Presto语法及一些算子等做了二次兼
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2023-10-27 08:58:09
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主流大数据SQL引擎技术博弈，谁为王，
近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。
测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。 AtScale产品管理方
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2023-07-12 21:38:12
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1.背景介绍随着数据规模的不断增长，高扩展性数据处理变得越来越重要。Apache Hive和Presto都是针对大规模数据处理的开源工具，它们各自具有不同的优势和局限性。本文将对比这两个工具的特点，分析它们在高扩展性数据处理中的应用场景和优势，并探讨它们未来的发展趋势和挑战。1.1 Apache HiveApache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使用SQL语言来查询和分析大规模
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2024-08-14 20:18:23
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一:复杂类型构建操作
1. 1.Map类型构建 – map集合
create table map01 as select map(1,‘a’,2,‘b’) as t; //创建一个map01表,根据map(1,‘a’,2,‘b’) 构建一个 叫t的集合
describe map01;
t map<int,string>
select t from map01;
{1:“a”,2
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2024-05-11 19:30:37
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1、MapReduce存在的问题一个 Hadoop job 通常都是这样的：1）从 HDFS 读取输入数据；2）在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果Spill到磁盘；3）在 Reduce 阶段，从各个处于 Map 阶段的机器中读取 Map 计算的中间结果，使用用户定义的 reduce function, 通常最后把结果写回 HDFS; Hadoop
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2024-09-09 07:14:30
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原文的翻译多少有点瑕疵Spark，Hive，Impala和Presto是基于SQL的引擎，Impala由Cloudera开发和交付。在选择这些数据库来管理数据库时，许多Hadoop用户会感到困惑。Presto是一个开放源代码的分布式SQL查询引擎，旨在运行甚至PB级的SQL查询，它是由Facebook人设计的。Spark SQL是一个分布式内存计算引擎，它的内存处理能力很高。Hive也由Apach
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2024-06-04 07:43:10
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总结 1. Hive数据表分区、分桶的作用分区表产生不同的目录： 避免全表扫描分桶表产生不同的文件： jion 速度快 和 桶抽样 2. Hive常用的3复合数据类型及访
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2021-08-14 21:28:00
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Presto与Hive是两个重要的分布式数据处理引擎，广泛应用于大数据生态系统中。Presto支持低延迟的交互式查询，而Hive则强调批处理能力，适合复杂数据分析任务。通过集成这两个工具，用户可以享受到两者的优势，达到更高的查询效率和灵活性。
## 环境准备
在整合Presto与Hive之前，需要进行相应的环境准备，确保依赖组件的安装和版本兼容性。以下是安装指南：
### 依赖安装指南
-
# Presto与Hive的关系
Presto是一种用于高性能数据查询的开源分布式SQL查询引擎，支持在大规模数据集上进行交互式分析。而Hive是一种数据仓库软件，可以对存储在Hadoop集群上的数据进行管理和查询。Presto与Hive之间有着密切的关系，可以相互配合使用来提高数据处理和查询的效率。
## Presto与Hive的关系
Presto可以与Hive集成，通过Hive的元数据存
原创
2024-03-14 05:35:14
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一、什么是presto及体系架构 Presto与hbase的架构特别相似。都是主从架构思想。由于我们使用的hive只是把sql语句翻译成MapReduce，然后再交给yarn去执行，我们都知道，yarn执行过程中，会产生数据落地，进而影响效率。因此我们通常用presto与hive做一个集成，presto是完全内存计算，presto集成hive就是去hive中元数据，当presto拿到hive的所有
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2024-04-12 08:49:33
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OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，对比如下：OpenMP:线程级（并行粒度）；共享存储；隐式（数据分配方式）；可扩展性差；MPI：进程级；分布式存储；显式；可扩展性好。OpenMP采用共享存储，意味着它只适应于SMP,DSM机器，不适合于集群。 MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂：需要分析及划分应用程序问题，并将问题映射到分布式进程集合；需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问
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2024-05-28 09:41:16
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在Hive和Presto中，虽然一些数学函数的名称相同，但它们的具体语法、使用场景或行为可能有所不同。以下是一些常见的数学函数，它们在Hive和Presto中具有相同的名称但可能具有不同的使用方法或行为：
round(x, d)
Hive: 四舍五入到指定的小数位数。
语法: round(double x, int d)
使用场景: 当需要将数字四舍五入到特定的小数位数时。
注意事项:
原创
2024-03-01 17:59:39
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# 实现Hive Presto教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建Hive表)
B --> C(导入数据)
C --> D(创建Presto表)
D --> E(查询数据)
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 准备数据
引用形式的描述信息：在本地或者HDFS上准备好数据文件，
原创
2024-05-15 04:30:21
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一、简介Presto是由Facebook开发的，是一个运行在多台服务器上的分布式查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源（Hive、Oracle、MySql、Kafka、Redis等），并且支持跨数据源的级联查询，比如： select * from a join b where a.id=b.id;，其中表a可以来自Hive，表b可以来自Mysql。优势（相对于Hive）： Presto
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2023-08-28 16:01:45
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presto和hive的一些对比 1.本质区别 Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。 2.执行速度 presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘
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2024-02-20 13:20:21
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Presto是什么? Presto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。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Ca
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2024-01-20 22:02:30
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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
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2023-07-14 23:54:52
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目录概念优势hive和presto的语法对比presto比spark执行更快的原因概念Presto（或PrestoDB）是一个开放源代码的分布式SQL查询引擎，它是从头开始设计的，可以针对任何大小的数据进行快速分析查询。Presto是基于内存运算，减少没必要的硬盘IOMaster-Slave的架构presto自带的监控可以查看执行的完整sql优势内存管理：Presto使用内存管理技术来减少GC的开
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2023-08-13 20:41:26
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Impala 技术点梳理 Impala优点: 实时性查询 计算的中间结果不写入磁盘缺点: 对于内存的依赖过于严重，内存溢出直接导致技术任务的失败 不支持UDF，不支持UPDATE/DELTE操作，不支持同一SELECT中多个DISTINCT即在内存不足时将数据存入磁盘进行计算。这是在Impala 1.4 for CDH4、CDH5.1开始支持的功能，以增加了磁盘IO，延长了运算时间为代价，避免了内
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2024-06-04 23:39:41
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