在数据分析过程中，使用 Presto 对 Hive 数据表进行分页获取是一个常见但复杂的技术挑战。由于数据量的不断增加，开发者在执行数据查询时往往需要面对数据分片、性能损耗及资源消耗等问题。以下是关于“presto hive 分页”问题的详细记录。
> **用户原始反馈：**
> "在我们使用 Presto 查询 Hive 中的数据时，出现了性能下降和资源浪费的问题，尤其是在处理大规模数据分页
从上面很容易看出来我们遇到的，1.单表数据量较大，已经无法支撑前台部分业务的正常操作；2.部分统计程序写入已经达到上限（MySQL每天写入8万条的数据），造成其他任务无法正常执行，经常在凌晨脚本启动后，不能按时处理完数据，造成其他任务的挤压（注：所有离线和实时均采用spark处理，yarn资源调度采用的Fair策略，目前腾讯云不支持Capacity策略）。对于我们的mysql表，我们存储的大部分都
在现代数据工程中，将 Hive 和 Presto 整合以实现高效的分页查询是一项常见需求。本文将通过分析备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及最佳实践，系统性地记录解决“hive整合presto分页”问题的过程，帮助读者掌握相关技术。
### 备份策略
为了确保数据的安全性和可靠性，我们需要制定详细的备份策略。以下是一个基于周期计划的甘特图，可以帮助直观理解备份的时间安排。
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1.需求 我们网站要实现全文检索的功能，业务是这样的，有两个对象，一个课程包，一个视频，课程包下可以有很多个视频，相当于是1对多的关系，全文检索的关键词是根据视频名去检索的，而不是课程包名称，但是搜索的结果页展示的是课程包列表（分页），如果用关系型数据库，比如mysql，那么一般查询sql看起来应该l是这样的：select * from t_package_video where vid
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2023-11-13 06:05:22
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作者：陈琦本文主要介绍了 Presto 的简单原理，以及 Presto 在有赞的实践之路。一、Presto 介绍Presto 是由 Facebook 开发的开源大数据分布式高性能 SQL 查询引擎。起初，Facebook 使用 Hive 来进行交互式查询分析，但 Hive 是基于 MapReduce 为批处理而设计的，延时很高，满足不了用户对于交互式查询想要快速出结果的场景。为了解决 Hive 并
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2024-05-29 01:17:31
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在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。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的设计和编写完全是为了解决像Faceboo
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2024-04-03 20:26:07
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E-MapReduce产品的最新版本2.0.0现在支持Presto了，使用指南。本文主要介绍一下什么是Preosto。 Presto是一个分布式SQL查询引擎， 它被设计用来进行高速、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（clien
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2024-07-22 14:43:30
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分页允许您将来自Spring MVC的大型RESTful API响应拆分为称为页面的较小块。在这篇文章中，让我们看看如何使用Spring MVC和Spring JPA对来自Spring boot应用程序的JSON响应进行分页。Spring MVC 中的分页和排序如前所述，我们可以使用spring 数据 JPA 实现分页和排序。Spring MVC通过直接从Web层注入可分页对象将其提升到一个新的水
引言本文假设读者已经熟悉了 Presto QE 执行模型的一些基本概念，比如 Statement、Query、Stage、Task、Split、Driver、Operator、Exchange。当前社区版的 Presto并不能很好的支持分页语法，究其原因，我的理解是因为当 offset 过大会造成性能的损失，假设 offset 1,000,000 limit 20，则数据库会扫描 1
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2024-03-28 22:06:26
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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）
con
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2024-03-30 08:26:28
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Presto – Distributed SQL Query Engine for Big Data目录1 Presto 概述
2 概念2.1 服务进程
2.2 数据源
2.3 查询执行模型
3 整体架构
4 Presto 安装4.1 条件
4.2 安装包的获取
4.3 规划
4.4 Presto Server部署4.4.1 修改 node.properties 配置文件
4.4.2 修改 con
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2024-04-24 23:19:43
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Presto 即席查询PrestoPresto架构优缺点Presto、Impala 性能比较Presto优化之数据存储合理设置分区使用列式存储使用压缩Presto优化之查询SQL只选择使用的字段过滤条件必须加上分区字段Group By 语句优化Order by 时使用 Limit使用Join语句时将大表放在左边注意事项Kylin Presto开源的分布式 SQL 查询引擎，数据量支持 GB 到
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2024-05-16 13:21:51
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JOOQ是一个库，可以帮助我们控制SQL。 它可以从我们的数据库生成代码，并允许我们使用其流畅的API来构建类型安全的数据库查询。 本教程前面的部分向我们介绍了如何配置应用程序的应用程序上下文，如何从数据库生成代码以及如何将CRUD操作添加到jOOQ存储库。 这次，我们将学习如何实现支持排序和分页的简单搜索功能。 让我们开始吧。 补充阅读： 将jOOQ与Spring结合使用：配置是
文章目录前言一、使用步骤1.引入依赖2.创建数据表3.插入测试数据4.编写配置文件5.创建bean层6.编写dao层7.编写service层8.编写service实现类9.编写controller层10.编写页面 前言分页是每个后端开发者都会用到的技术点，但是对于刚开始接触分页的新手时却还是有点难度的，但是不要怕，今天峰哥就带你简单而又不失优雅的去使用分页。注：下方代码我提供了自己的实体类和建表语
一、安装1.下载安装presto官网: https://prestodb.io/download.html 官网介绍：什么是 PRESTO？ Presto 是一个开源分布式 SQL 查询引擎，用于针对从千兆字节到 PB 级的各种规模的数据源运行交互式分析查询。Presto 是为交互式分析而从头开始设计和编写的，其速度接近商业数据仓库的速度，同时可扩展到 Facebook 等组织的规模。可以直接从官
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2024-03-24 09:32:56
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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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# 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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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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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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