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
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2023-08-02 17:38:55
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在使用Hive和Presto过程当中，发现其中有些函数，函数名称相同但语法、使用方法不同，简单汇总。
Hive和Presto都是分布式SQL查询引擎，用于处理大规模数据集。虽然它们都是基于SQL的，但由于不同的设计和优化策略，它们之间有一些函数名称相同但语法、使用方法不同的函数。以下是一些例子：
1. 日期和时间函数
Hive中的from_unixtime函数：
语法：from_unixti
原创
2024-02-22 09:41:05
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1.一般用presto查询数据，因为快，一般用hive开发数据2.presto调取表格的方式是 from a.b.c hive是from b.c 只需要库.表3.current_date等日期相关的功能，presto可以用，但这类函数的写法hive往往不通用，hive用的是‘${yesterday}’等。 一些日期的不同，例如我们在presto可以使用 format_datetime(date_a
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2023-06-28 19:36:04
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Presto是一款优秀的交互式查询解决方案，并且已经被诸多公司证实过，因为其数倍于Hive的查询速度的优势，团队决定引入Presto用于交互式查询场景。但是因为迁移成本和服务器成本，Presto和Hive需要有一段长期共存的时间。我们的解决方案是，将Presto的语法和语义向Hive靠拢，整个产品对外提供Hive的语法和语义。本文介绍Presto的语法和语义向Hive兼容的一些改造工作。语法部分语
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2023-12-26 15:00:17
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Presto 与 Hive 语法学习 文章目录Presto 与 Hive 语法学习1. Presto语法1.1 数据类型布尔值整数浮点固定精度字符串日期和时间结构网络地址UUIDHyperLogLogKHyperLogLog1.2 SQL 语句语法ALTER FUNCTION --改变函数ALTER SCHEMA --改变模式ALTER TABLE --改变表ANALYZE --分析CALL --
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2024-01-03 22:24:59
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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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一、Spark SQL 与 Presto 之间的差异Presto 简单来说就是“SQL 查询引擎”，最初是为Apache Hadoop开发的。它是一个开源分布式 SQL 查询引擎，旨在针对各种规模的数据集运行交互式分析查询。Spark SQL 是一种分布式内存计算引擎，在结构化和半结构化数据集之上有一个 SQL 层。由于它在内存中处理，因此在 Spark SQL 中处理速度会很快。二、 Spark
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2024-02-28 08:35:19
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## MySQL、Hive、Presto 语法差异
MySQL、Hive和Presto是三种流行的数据库管理系统，它们在语法和功能上有所不同。本文将介绍这三种系统的语法差异，并提供相应的代码示例。
### 1. 数据库和表的创建
在MySQL中，可以使用以下语法创建数据库和表：
```sql
-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydb;
-- 使用数据库
USE mydb
原创
2024-01-31 08:36:28
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# 学习如何实现 Presto 和 Hive
在大数据处理中，Presto 是一个强大的分布式 SQL 查询引擎，而 Hive 则是一个用于大数据的仓库工具。这篇文章将带你逐步了解如何将 Presto 与 Hive 集成，并展示实现过程中的每一个步骤。
## 流程概述
下面是实现 Presto 和 Hive 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-29 05:21:56
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# Presto和Hive的比较及示例
## 引言
在大数据生态系统中，Presto和Hive是两种非常流行的数据查询引擎。它们各自有着不同的用途、优势和劣势。本文将介绍这两者的基本概念，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解它们之间的区别及应用。
## Hive简介
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库软件，用于提供数据总结、查询和分析。Hive使用类似于SQL的查询语言（HiveQ
参考网站：spark安装参考网站（强烈推荐）：Storm安装参考网站：需要提前安装：1、Haoop-2.7.32、hbase-0.98.24-hadoop23、Zookeeper（可以使用hbase自带的zookeeper）安装参考网址：4、scala-2.12.1 下载参考网址：第一部分：安装Spark1、下载Spark$ wget -r -O ~/MyDownloads/spark-2.1.0
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2024-10-25 16:53:12
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# 比较 Presto on Kudu 和 Presto on Hive 的性能
在大数据处理领域，Presto 是一个重要的分布式 SQL 查询引擎，能够从多种数据源（比如 Kudu 和 Hive）中并行查询数据。对于新手开发者来说，了解如何比较 Presto 在不同数据源上的性能很重要。本文将引导你如何实现“Presto on Kudu”与“Presto on Hive”的性能比较，详细过程
3.4 defer关键字defer和go一样都是Go语言提供的关键字。defer用于资源的释放，会在函数返回之前进行调用。一般采用如下模式：f,err := os.Open(filename)
if err != nil {
panic(err)
}
defer f.Close()如果有多个defer表达式，调用顺序类似于栈，越后面的defer表达式越先被调用。不过如果对defer的了解不
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2024-09-19 12:52:43
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1.Presto简介1.1 Presto概念Presto是一个开源的分布式的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或者oracle的代替品，也不能处理在线事务（OLTP）1.2 Presto架构1.3 Presto优缺点1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍
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2023-10-16 08:58:45
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问题导读什么时候用Apache Pig?什么时候用Apache Hive?什么时候用SQL?有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。而用户在
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2024-06-21 20:41:02
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大数据组件Presto，Spark SQL，Hive相互关系工作上经常写SQL，有时候会在Presto上查表，或者会Presto web页面上写SQL语句。而有时候会在堡垒机上的服务器利用Spark在Yarn模式下写SQL语句，而有时候查询耗时比较低的情况下，直接利用hive -e 命令直接写SQL。也就是说：在Spark ，Hive，Presto都可以写SQL 的，但是这三者之间有什么区别或者联
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2023-08-23 18:28:42
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# Hive与Presto的关系：数据处理的完美结合
在现代大数据生态系统中，Hive和Presto这两个技术名词经常一起出现。虽然它们的目标都是高效地处理和分析海量数据，但它们的设计理念和工作方式却存在显著差异。本文将深入探讨Hive和Presto的关系，以及如何在大数据环境中有效地结合二者的优势。
## 什么是Hive？
Hive是一个开源的数据仓库工具，建立在Hadoop之上，用于分析
1.常用SQL语法 1.1 字符
substr(staff_leave_date,1,10)
concat(string1, ..., stringN) → varchar--拼接多个字符串
length(string) → bigint
length(cast(start_time as varchar))
replac
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2024-04-23 07:00:39
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presto常见问题总结：1.提升性能优化方法Exceeded max (local) memory 错误 Presto会跟踪每个查询的内存使用情况.可用内存的多少是根据你的查询计划变动的,所以在大多数情况下可以从写查询语句来达到优化内存使用的目的. 下面列出来的就是内存密集型的语句块: district UNION ORDER BY GROUP BY (许多字段的情况) joins (各种JOI
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2024-04-10 05:52:20
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Kudu+Impala介绍概述Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。Kudu作为底层存储，在支持高并发低延迟kv查询的同时，还保持良好的Scan性能，该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。Impala作为老牌的SQL解析引擎，其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证，Impala并没有自己的存
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2023-07-13 01:53:06
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