# 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
# 理解 Presto 和 Hive 的关系
在大数据生态系统中，Presto 和 Hive 是两种不可忽视的技术。Presto 是一种高性能的分布式 SQL 查询引擎，而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库软件，用于数据总结、查询和分析。本文将带你了解 Presto 和 Hive 的关系，并通过一个简单的示例，展示如何使用二者。
## 目录
1. 理论背景
2. 主要步骤
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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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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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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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在大数据处理领域，Apache Hive 和 Presto 是两个非常重要的工具。Hive 提供了基于 SQL 的数据查询和管理功能，特别适用于大数据存储（如 Hadoop HDFS），而 Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，能够查询多种数据存储，包括 Hive。因此，理解它们之间的关系，有助于更好地利用这两者的优势，从而提高数据处理效率。
### 四象限图展示 Hive 和 Pres
# 理解Presto与Hive的关系
在大数据处理领域，Presto和Hive都是广泛使用的查询引擎。尽管它们都旨在处理大规模的数据分析问题，但它们的架构和使用场景却存在显著的差异。在本文中，我们将探讨Presto和Hive之间的关系，并通过一个实际问题展示如何使用这两者来获取最佳的数据分析结果。
## Presto简介
Presto是一个高性能的分布式SQL查询引擎，支持对多种数据源进行交
ck 是用于做olap 数据分析的列式数据库管理系统1.1. Clickhouse 简介 Clickhouse 由俄罗斯yandex 公司开发。专为在线数据分析而设计。Yandex 是俄罗斯搜索引 擎公司。官方提供的文档表名， ClickHouse 日处理记录数”十亿级”， Clickhouse 是面向列的数据库 管理系统（ DBMS ），用于对查询进行联机分析处理（ OLAP ） 。 特性:采用
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2023-09-22 11:32:00
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# 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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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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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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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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2014-3-10【需求】接受的工作需要处理海量数据，第一步先用工具做一些运营数据的产出，考虑采用hadoop方便以后跟随数据量变大可以补充机器，而不用动统计逻辑。当前的hadoop社区非常活跃，hadoop周边工具不断出新，以下是部分热门工具的初步了解：数据存储 hadoop，包含hdfs和mapreduce hbase，支持大表，需要zk zookeeper，分布式集群管理，简称zk数据传输
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2024-06-21 06:26:32
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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
# 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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一、什么是即席查询即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的，即席查询是用户自定义查询条件理解：快速的执行自定义SQL（可能无法提前运算和预测）重点关注：数据存储格式和架构理解了什么是即席查询之后，下面会从定义、框架原理、优化等几个方面介绍这四个框架、最后会做一个对比，面对不同的业务选择合适的框架二、Kylin (over)1
Spark Streaming概念特性介绍通过之前的文章我们了解了Structured Streaming是建立在SparkSQL引擎之上的可伸缩和高容错的流式处理引擎，那么Spark Streaming又是何方神圣呢？Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、以及TC
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2024-09-25 08:30:44
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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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Hive支持的权限有Users,Groups,Roles 一个角色可以包含组或者用户 By default, the Metastore uses the HadoopDefaultAuthenticator for determing user -> group mappings metastore默认会以metastore所在的机器根据用户名获取用户所属的组，而不是客户端的组。 创建角
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2023-07-14 11:10:38
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