最近用presto引擎查数据，发现了语法和MYSQL，PG的稍许区别，写此文章留念~~ 文章目录1 数据类型2 SELECT 搜索查询2.1 with 子句2.2 GROUP BY 子句2.2.1 GROUP BY2.2.2 GROUPING SETS2.2.3 CUBE2.2.4 ROLLUP2.2.5 group by, clue, rollup区别2.2.6 group sets, clue
转载
2024-03-26 14:21:24
284阅读
1. 引入数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据，而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据，从而实现更好、更快的决策。Amazon Simple Storage Service(amazon S3)是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务，可以用来作为数据湖底层的存储服务。然而许多用例，如从上游关系数据库执行变更数据捕获(CDC)到基于Amazon S3的数据湖，都需要在记录级别
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
转载
2024-03-20 21:08:11
71阅读
Presto查询执行过程Presto包含三类角色，coordinator,discovery,worker。coordinator负责query的解析和调度。discovery负责集群的心跳和角色管理。worker负责执行计算。presto-cli提交的查询，实际上是一个http POST请求。查询请求发送到coordinator后，经过词法解析和语法解析，生成抽象语法树，描述查询的执行。执行计划
转载
2024-10-21 08:01:27
37阅读
1.Presto简介：1.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。
2.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。
3.主要用来处理秒级查询场景。下入在官网： https://prestodb.io/overview.html2.Presto 架构 详细的架构图3.presto
转载
2024-03-24 09:14:58
139阅读
1. Trino集群安装1.1 说明1.1.1 安装说明之前安装过Presto版本，但是由于需要连接Phoenix+hbase，Phoenix版本是5.1.2，而Presto已有的版本只支持Phoenix4.16.1，对应的hbase的1.X版本，所以切换到Trino版本。需要注意的是trino最低支持jdk11版本，而大部分大数据组件依赖的jdk都是1.8，所以以下的安装是基于jdk1.8和jd
转载
2024-09-30 10:07:32
95阅读
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
转载
2024-05-17 15:11:21
59阅读
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
转载
2024-05-30 08:00:02
27阅读
Presto学习（2）为单机部署，由于网上有很多，故不在此重复发布了。
1. 环境基本要求：
a) Linux or Mac OS X
b) Java 8, 64-bit
c) Python 2.4+
2. 集群规划(用的是3个虚拟机做集群配置测试，端口全部关闭)：
a) hdp1 (172.18.0.74) : 调度节点
b) hdp2 (1
转载
2024-05-24 21:02:31
85阅读
文章目录基本概念时间轴（Timeline）文件布局（File Layout）索引（Index）索引原理索引类型索引的选择策略表类型（Table Types）查询类型（Query Types）写操作（Write Operations）写流程 基本概念时间轴（Timeline）Hudi 的核心是维护表上在不同的即时时间Instants执行的所有操作的时间轴timeline. 有助于提供表的即时视图，
转载
2024-04-08 23:07:54
64阅读
文章目录基本概念时间轴（Timeline）文件布局（File Layout）索引（Index）索引原理索引类型索引的选择策略表类型（Table Types）查询类型（Query Types）写操作（Write Operations）写流程 基本概念时间轴（Timeline）Hudi 的核心是维护表上在不同的即时时间Instants执行的所有操作的时间轴timeline. 有助于提供表的即时视图，
转载
2024-04-08 23:05:57
77阅读
目录一、引言Presto系统架构传统方式部署Presto存在的问题二、使用Kubernetes部署PrestoKubernetes部署方案的优点Kubernetes部署方案的问题三、对比测试评估测试介绍TPC-DS集群配置四、测试结果五、结论六、问题排查节点分配不均资源利用率过低Presto性能如何调优七、参考 一、引言Presto是开源分布式SQL查询引擎，可以对从GB到PB级大小的数
转载
2024-07-08 10:50:29
76阅读
目录一、概述二、Trino 环境部署1）安装JDK2）安装python3）安装Trino1、下载解压并配置环境变量2、修改配置3、启动服务4、测试验证三、在Hive中创建表关联Hudi表1）添加jar包2）创建库表关联Hudi四、Hudi 与 Trino集成一、概述Apache Hudi是一个快速增长的数据湖存储系统，可帮助组织构建和管理PB级数据湖。Hudi通过引入诸如升序、删除和增量查询之类的
转载
2023-09-15 21:39:03
400阅读
该项目用于在 Flink 中为流处理和批处理构建动态表，支持超大流量的数据提取和及时的数据查询。注意：该项目仍处于 beta 状态，正在快速发展，不建议直接在生产环境中使用它。Flink Table Store 介绍在过去的几年里，得益于 Flink 社区众多的贡献者和用户，Apache Flink 已经成为最好的分布式计算引擎之一，尤其是在大规模有状态流处理方面。然而，当人们试图从他们的数据中实
转载
2024-02-23 09:17:29
88阅读
Hudi文中部分代码对应 0.14.0 版本发展背景初始的需求是Uber公司会有很多记录级别的更新场景，Hudi 在Uber 内部主要的一个场景，就是乘客打车下单和司机接单的匹配，乘客和司机分别是两条数据流，通过 Hudi 的 Upsert 能力和增量读取功能，可以分钟级地将这两条数据流进行拼接，得到乘客-司机的匹配数据。 为了提升更新的时效性，因此提出了一套新的框架作为近实时的增量的解决方案 &
# Hive读取不到Hudi数据的解决方法
## 1. 概述
在使用Hudi进行数据存储和管理时，有时候会遇到Hive无法读取到Hudi数据的问题。本文将介绍如何解决这个问题，帮助刚入行的开发者快速解决此类问题。
## 2. 解决流程
下面是解决Hive读取不到Hudi数据的流程，可以使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hudi表
原创
2023-08-17 08:08:57
584阅读
本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：顺丰数据集成背景Flink CDC 实践问题与优化未来规划一、顺丰数据集成背景 顺丰是快递物流服务提供商，主营业务包含了时效快递、经济快递、同城配送以及冷链运输等。运输流程背后需要一系列系统的支持，比如订单管理系统、智慧物业系统、以及很多中转场、汽车或飞机上的很多传感器，都会
转载
2024-08-23 13:08:51
63阅读
代码如下（hudi表实时写入参考上一篇[Hudi-Flink消费kafka将增量数据实时写入Hudi]） package com.zhen.hudi; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.f
原创
2022-06-10 19:17:11
1626阅读
说起HS编码，相信大家都不会陌生，它就是海关编码。是一部供海关、统计、进出口管理及与国际贸易有关各方共同使用的商品分类编码体系。HS编码对于从事进出口业务的企业来说，是入门基础，它可以帮助大家更快速地分类商品。大家该如何通过网络快速查询HS编码呢？虽说网络上有许多可供查询HS编码的网站，但每个网站各有不同的优势，除了商品的基本信息之外，大家还需要了解税率信息、申报要素等详情，以便更准
转载
2024-08-13 09:04:09
71阅读
一、传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中，常用Hive来构建T+1级别的数据仓库，通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容，通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果，但依然存在如下现状问题：问题一：不支持事务由于传统大数据方案不支持事务，有可能会读到未写完成的数据，造成数据统计错误。为了规避该问题，通常控制读写任务顺序调用，在保证写
转载
2024-10-14 17:57:50
70阅读
