存储引擎 数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。 可以简单的理解为是处理同一数据的不同方式。MySQL主要存储引擎 MyISAM MySQL5.5之前的默认存储引擎
因为目前项目涉及到数据库查询引擎的实现，所以近来愈发觉得数据库引擎开发是一个很好的技术领域。首先，一个数据库引擎与传统编译器很像，可以细分为三大部分，前端、中端和后端。所谓前端，就是一个SQL解析器把用户的SQL语句转换成语法树（Parse Tree或者叫Concrete Syntax Tree，CST），然后在执行语义检查的同时将其转换成中端所需的输入——抽象语法树（Abstract Synta
文章目录简单介绍调度策略生效的场景queuedQuerieseligibleSubGroupsResource group创建根据schedulingPolicy创建相应的调度队列fairweightedweighted_fairIndexedPriorityQueue队列WeightedFairQueue队列query_prioritySET语句设置priorityJDBC设置priority
1.版本选型hadoop-3.1.3hive-3.1.2presto-0.233.12.Presto 简介详细参考：https://prestodb.github.io/docs/current/connector.html2.1 Presto 优势多数据源，支持SQL，自定义扩展Connector混合计算（同一种数据源的不同库 or表；将多个数据源的数据进行合并）低延迟，高并发，纯内存计算引擎，
01 动机与背景Facebook Presto是一个以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎，可以对PB级的数据进行快速的交互式查询。它支持标准的ANSI SQL.包含查询、聚合、JOIN以及窗口函数等。Alluxio将其在数据层的创新作为Presto和各种分析应用程序和用例的关键支持技术。它创建了一个虚拟数据层，可以聚合来自任何文件或对象存储的数据，提供跨存储系统的统一命名空间，并允许应用程序继
# Presto引擎和Hive引擎
在现代数据分析和处理领域，Presto引擎和Hive引擎是两个备受关注的工具。它们都是开源的，用于处理大规模数据集的分布式查询引擎。本文将介绍Presto引擎和Hive引擎的特点、优势和使用示例，并通过代码示例来说明它们的用法和功能。
## Presto引擎
Presto是一个分布式SQL查询引擎，最初由Facebook开发并开源。它被设计用于处理PB级别
原创
2023-08-25 09:26:31
231阅读
现如今，随着深度模型的增大，只在单节点上进行模型训练，将会花费数天甚至数周的时间，基于此，Ray 社区提出基于 Ray 实现一个分布式训练包装器，也就是 Ray SGD，Ray SGD具备如下特点：上面介绍到，Ray SGD是一个分布式训练包装器，主要对深度学习框架Tensorflow、Pytorch进行包装，通过num_workers参数 来控制
1、Presto简介1.1 Presto概念Presto是一个开源的分布式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、Oracle的代替品，也不能用来处理在线事务（OLTP）1.2 Presto架构Presto由一个Coordinator和多个Worker组成1.3 Presto优缺点1.3.1
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
转载
2023-06-28 19:36:04
246阅读
1.1 Presto概念 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Facebook这样大规模的数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。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、Oracle的代替品，也不
presto是什么是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively parallel processing (MPP)架构，多个节点管道式执⾏⽀持任意数据源（通过扩展式Connector组件），数据规模GB~PB级使用的技术，如向量计算，动态编译执⾏计划，优化的ORC和Parquet Reader等presto不太支持存储过程，支持部分标准sql
安装tez的过程可谓是坑有点多，编译还是相对简单的。现在复盘一下，以下是我的版本号框架版本号Hadoop3.1.3Hive3.1.2Tez0.10.1能看到这篇文章的，说明各位也能知道tez是干啥的，这里就不介绍了，直接开始安装我们可以在官网看到，Hadoop3.X版本要使用Tez引擎是需要自己编译的（对于0.8.3和更高版本的Tez，Tez需要Apache Hadoop的版本为2.6.0或更高
SparkStreaming-运行架构SparkStreaming相对其他流处理系统最大的优势在于流处理引擎和数据处理在同一个软件栈，其中SparkStreaming功能主要包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而spark核心负责处理SparkStreaming发送过来的作业。SparkStreaming分为Driver端和Client端。运行在Driver端为Stream
Hive查询流程分析各个组件的作用UI(user interface)(用户接口)：提交数据操作的窗口Driver(引擎)：负责接收数据操作，实现了会话句柄，并提供基于JDBC / ODBC的execute和fetch APIMetastore(元数据)：Hive元数据，存储所有表信息以及相关的HDFS文件存储目录，一般采用MySQL或者derby存储Compiler(编译器)：解析查询的SQL，
原创
2019-06-24 20:49:25
1409阅读
点赞
在这一个万以上耗了一夜。一旦开始就根本停不下来。在我以前的玩家生涯中，我改变了Vehicle类，使得它继承自PxActor而不是ShapeBase类。一旦你清除了外部的addtoScene、removefromScene的要求（这些已经在PxActor中被处理了），他会被加载而不会有一丝崩溃的可能。注释掉一些在vehicle.cc(译者按：cc文件为Linux系统下的c++文件，类同于cpp）中设
额，这里我们先来简单地聊一下：InnoDB 和 MyISAM 最大的区别是 InnoDB 支持事务，而 MyISAM 不支持事务，它们主要区别如下：1）InnoDB 支持崩溃后安全恢复，MyISAM 不支持崩溃后安全恢复；2）InnoDB 支持行级锁，MyISAM 不支持行级锁，只支持到表锁；3）InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持外键；4）MyISAM 性能比&nbs
在有些剪辑流程下，比如4K剪辑，需要在缓存盘（SSD固态）和移动硬盘上来回移动素材，容易造成4K素材丢失，于是需要我们整理打包素材，并计算素材包大小，以防止我们后续修改工程时提示素材丢失问题。1、打开PR，完成一系列剪辑操作之后开始打包，先整理素材：菜单栏——编辑——移除未使用项目。（注意：这一步会删除没有导入时间线的素材，如果想保留所有素材，就略过这一步。） 2、菜单栏
引用工作流引擎的流程运转原理，在原始数据的基础上，定义报表的格式、报表的算法，根据定义的算法自动执行计算，并输出计算后的结果，再根据定义的报表格式显示报表的内容。 报表引擎的作用：1、分离报表实际业务数据和展现形式，只需准备源数据，后续数据展现工作由报表引擎来完成。比如一些小计行，字段合并，大小写等都不应该写在SQL语句中；2、采用多源分片和动态格间计算技术能够高效的完成复杂报表工作，缩
必备知识：一个字节是8位，一个中文汉字占用3个字节的长度，byte类型数据是1个字节（presto需要自己手动计算字节数和存储位置） Presto目录一、安装部署二、Presto核心数据结构2.1 Slice2.2 Block2.3 Page2.4 总结三、Java集成Presto四、Presto编写UDF函数4.1 导入依赖4.2 代码五、Presto编写UDAF函数 一、安装部署# 创建目录
本文梳理了Join的原理，以及Join算法在Presto中的实现思路。
原创
2022-04-18 11:15:50
436阅读
