网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PAAS服务，在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。现在，网易视频云的技术专家给大家分享一则技术文：新一代列式存储格式Parquet。
Apache Pa
hadoop用来做数据仓库的主流技术HIVE比重比较大，支持SQL是原因之一。除此之外，还有一个原因是HADOOP生态圈能够用来作为仓库技术的实际并不多，但是HIVE的缺陷也很明显，那就是慢，因此才有impala之类的查询引擎出现。presto和impala有些类似，也是作为一个中间层的查询引擎，数据存储可以支持HIVE,HDFS,其他一些关系型数据库，这一点比impala要好，imp
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2024-04-09 10:25:33
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原文作者：Mark Litwintschik
最近几年里，Python 已成为数据科学、机器学习和深度学习领域的一门流行的编程语言。只需再配上查询语言 SQL 即可完成大多数工作。SQL 很棒，用英语即可发出指令，且只需指示想要什么，而无需关心具体如何查询。这使得底层的查询引擎可以不改变 SQL 查询就能对其进行优化。Python 也很棒，它有大量高质量的库，本身也易于使用。作业编排是执行日常任务
作者：前端学苑2020年注定是不平凡的一年，互联网行业的低迷、疫情的发生，对经济影响挺大的。作为有6年前端开发的老司机表示压力山大，“找工作”成了首要任务，最近面试了很多公司，都在问“原理”、“源码”，不能只知道怎么用了，而是更关注深层的技术点。深度、广度是很重要的。本篇文章主要是 “ 从源码角度 - 解读Vue常考面试题 ”。* 回答面试题的套路1､先说这
Doris基础 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章目录Doris基础@[TOC](文章目录)前言1.数据模型3.rollup&物化视图rollup物化视图2.数据导入3.数据导出总结前言由于项目中使用到doris，一直在使用，抽空进行一次复盘汇总，将相关知识点记录在这里doris中数据首先被分区
第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Presto在数据源支持上非常丰富，包括Hive、图数据库、传统关系型数据库、Red
到目前为止，已经介绍了几个最主要的实时查询引擎，分别是：实时查询引擎 - Apache Drill 介绍与应用实时查询引擎 - Facebook Presto 介绍与应用实时查询引擎 - 构建于HDFS之上的Greenplum： HAWQ 实时查询引擎 - Cloudera Impala 介绍与应用 在这几个实时查询引擎中，个人感觉最易用的应属Impala，因为它跟CDH集成在一起，无论在安
目录一、概述二、环境部署1）添加源并下载编排部署包2）构建镜像3）修改配置4）开始部署5）测试验证1、mysql catalog 测试2、hive catalog 测试6）卸载一、概述Presto是Facebook开源的MPP（Massively Parallel Processing：大规模并行处理）架构的OLAP（on-line transaction processing：联机事务处理），完
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2024-03-04 23:18:25
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Passé composé et imparfait(复合过去式和未完成过去式)1.Le passé composé1.1 形式：助动词（avoir,être）+ 过去分词1.2规则规则I. 所有及物动词以及大部分不及物动词均由avoir做助动词avoir-eu, être-été, prendre-pris, lire-lu, venir-venu, voir-vu规则II.少数不及物动词以ê
1. 定义读取表达式，构建抽象语法树,叶子类，节点类，context上下文step1：分解表达式，得到需要解析的元素名称和该元素对应的解析模型 step2：根据节点的属性转换成为相应的解释器对象 step3：组合抽象语法树，一定要按照先后顺序来组合，否则对象的包含关系就乱了 2.2.1 第1步：分解表达式/**
* 按照从左到右顺序来分解表达式，得到需要解析的元素名称，
* 还有该元素对
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2024-03-27 17:56:48
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Impala方案设计指南本主题中的指南可以帮助你构建一个优化的、可扩展的模式，这个模式可以与你现有的数据管理流程很好地集成。在进行任何概念验证工作、移植工作或部署到生产中之前，请将这些准则作为检查表。如果您正在改编现有数据库或 Hive 模式以用于 Impala，请阅读本节中的指导原则，然后参阅《将 SQL 从其他数据库系统移植到 Impala》以了解具体的移植和兼容性提示。 优先选择二
第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Pre
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2024-05-07 09:06:15
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应用于ROLAP场景下的交互式计算引擎Impala和Presto具有以下特点：1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。2、计算与存储分析：仅仅是查询引擎，不提供数据存储服务。3、MPP架构，采用经典的MPP架构，具有良好的扩展性，能够应对TB甚至PB级数据交互式查询需求；4、嵌套式数据存储，支持常见
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2024-04-01 08:17:17
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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产品管理方面副总Joshua Klar表示，许多公司客户使用两个引擎
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2023-06-11 15:52:59
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分页是每个项目必不可少要写的一个功能，该篇文章就将记录一下使用ORM写分页的过程。假设我们的数据库里面需要显示一些数据，而这个表中的数据大约有几千条数据，那么我们不可能将所有的数据都显示出来，那么就需要使用分页来显示一部分数据，使用页数来进行翻页。在下面这个过程，我以一个demo的形式进行叙述。1.要想有许多数据，就要先创建一个存储数据的表，下面就使用模型类创建一个表。class TeacherT
1、指定需要返回的字段[GOOD]: SELECT time,user,host FROM tbl[BAD]: SELECT * FROM tbl 2、合理设置分区字段当过滤条件作用在分区字段上面时，可以减少数据扫描的范围，有效提升查询性能。这个需要结合OLAP业务进行考虑，将常规过滤字段设置成分区字段，例如：订单时间（适用于时间范围的统计分析）、租户id（适用于多租户平台中各个租户的
作者：拥抱大数据链接：https://.zhihu.com/question/391626341/answer/1204632615：知乎著作权归作者所有。商业请作者获得授权，非商业请注明出处。 引擎介绍: 首先你要知道Presto,Impala都属于开源OLAP引擎. Pre
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2022-01-11 11:06:39
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ER建模和关系建模三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。数据分析概述：Impala、Presto、Spark SQL、DrillDruid、PinotKylinTrafo
因为从trino 351修改了协议，但是官方也是提供了兼容方法的，以下是解决方法 客户端协议兼容 配置协议可选请求头名 一般为etc/trino/config.properties protocol.v1.alternate-header-name=Presto 参考资料 https://trino
原创
2021-07-18 14:33:06
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