1、MapReduce存在的问题一个 Hadoop job 通常都是这样的：1）从 HDFS 读取输入数据；2）在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果Spill到磁盘；3）在 Reduce 阶段，从各个处于 Map 阶段的机器中读取 Map 计算的中间结果，使用用户定义的 reduce function, 通常最后把结果写回 HDFS; Hadoop
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2024-09-09 07:14:30
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一. 经验Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowSpark一切操作归根结底是对RDD的操作kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用
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2023-12-04 13:08:29
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最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？ 有什么用？ 适合哪些业务场景？本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前，Facebook依赖Hive做数据分析，而Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析的时
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2024-01-29 00:24:38
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# 如何实现 Presto 与 Spark 的集成
作为一名新手开发者，你可能会对如何实现 Presto 和 Spark 的结合感到困惑。本文将教你如何在项目中实现这个功能，并提供全面的流程、代码示例以及状态图和序列图的说明。
## 流程概述
在实现“Presto Spark”集成时，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
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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Presto是FB开源出来的实时分析引擎，可以federated的从多种数据源去读取数据，做联合查询，支持实时Interactive BI或bath ETL的需求从其问题域来看，基本是和spark是重合的，那么两者区别是什么？https://stackoverflow.com/questions/50014017/why-presto-is-faster-than-spark-sql这两个答案说的
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2023-08-27 15:40:03
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有一点我们必须承认，大多数web应用程序都离不开session的使用。这篇文章将会结合php以及http协议来分析如何建立一个安全的会话管理机制。我们先简单的了解一些http的知识，从而理解该协议的无状态特性。然后，学习一些关于cookie的基本操作。最后，我会一步步阐述如何使用一些简单，高效的方法来提高你的php应用程序的安全性以及稳定行。
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精选
2015-03-03 11:23:46
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1.Presto 简单介绍1.1 Presto基本概念 Presto是Facebook开源的MPP SQL引擎，旨在填补Hive在速度和灵活性（对接多种数据源）上的不足。相似的SQL on Hadoop竞品还有Impala和Spark SQL等。这里我们介绍下Presto的基本概念。 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并
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2023-11-09 14:11:35
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一、同类实现差异1、Presto整数相除沿用了Java整数相除的特性，而Spark除法会得到小数。示例：select 5/2;Presto返回2，Spark返回2.5。2、Presto的substr()函数的子字符串索引从1开始，而spark从0开始。示例：select substr('123', 0, 2);Spark会返回结果12，Presto会返回空，除非写select substr('12
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2023-11-17 22:19:39
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在过去的一年之中，我们一直在利用Spark做实时交互式分析系统方面的尝试，有兴趣的同学可以看一下我们之前分享的博客《基于Spark的用户分析系统》。我们在不断受到Spark启发的同时，也不得不忍受尚处于青春期的Spark性格中的叛逆。特别是在不断优化系统性能过程中，发现我们实际上是在做与Project Tungs
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2023-12-27 22:01:01
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参考大数据百度网盘下载链接： 决战大数据 提取码: qkxt1 Presto整体架构Presto采用典型的master-slave模型：coordinator(master)：负责meta管理,query的解析和调度，worker管理worker：负责计算和读写。下图中浅蓝色的部分主要在Presto-main中进行实现。 红色部分的API是由Presto-spi实现了接口定义，main中调用spi
## 从Presto到Hive再到Spark：大数据处理的进化之路
在大数据处理领域，Presto、Hive和Spark是最为知名的三大开源框架。它们各自有着独特的优势和特点，广泛应用于数据分析、数据仓库和机器学习等领域。本文将介绍这三个框架的特点和使用示例，并对它们的进化之路进行了解。
### Presto: 分布式SQL查询引擎
Presto是一个分布式SQL查询引擎，由Facebook
原创
2024-02-01 06:00:32
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一.经验 1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window 2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群 3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作 4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。 5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文
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2024-05-30 11:20:13
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一.经验1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容
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2024-01-08 13:41:18
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# Presto 与 Spark 的比较与应用
在大数据处理和分析的领域，Presto 和 Apache Spark 是两个广泛使用的数据处理引擎。虽然它们的目的类似，即处理大规模数据集，但它们在架构、性能和用途上有所不同。本文将探讨这两者的特点、优势，以及如何在实际应用中进行选择，并附带代码示例和图表。
## Presto 简介
Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，专为交互式分析
原创
2024-09-19 06:24:03
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在现代大数据架构中，Apache Presto 和 Apache Spark 是两个重要的框架，它们广泛应用于数据处理和分析。Presto 是一个分布式的 SQL 查询引擎，适用于实时分析，而 Spark 是一个强大的处理引擎，提供各种数据处理功能，包括批处理和流处理。本文将详细探讨 Presto 和 Spark 的使用场景、技术原理、架构解析、源码分析，以及扩展讨论它们的优缺点。
### 背景
Presto VS Spark
原创
2024-02-22 17:45:28
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# 实现 Presto 和 Spark 的指南
随着大数据处理需求的增加，学习如何有效地使用 Presto 和 Spark 将为你在数据工程领域铺平道路。在本指南中，我将给你提供一个完整的实现流程，帮助你理解如何将这两个强大的工具结合起来。
## 流程概述
以下是实现 Presto 和 Spark 连接的步骤：
| 步骤 | 描述
1. Presto不是什么数据库 ，但是Presto并不是数据库。 千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。Presto并不是传统意义上的数据库。Presto并不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品。Presto并不能用来处理在线事务。其实很多其他的数据库产品也是被用来设计为数据仓库或者数据分析工具，但是也不能处理在线事务。2.
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2023-12-03 08:04:20
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1.这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： • presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 &
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2023-11-27 20:30:44
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