# Hbase Presto: 使大数据查询更高效
配置准备：1、centos6.4系统的虚拟机4个（master、secondary、node1、node2）2、准备安装包 hadoop-cdh4.4.0、hive-cdh4.4.0、presto、discovery-server、hbase、JDK7.0+64bit、pythin2.4+、postgresql
3、配置规划
1. 简介Presto 是一个 facebook 开源的分布式SQL查询引擎，主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景。 适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。它的架构由关系型数据库的架构演化而来。它能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，
HBase RowKey 设计设计 RowKey 的目的HBase 中一条数据的唯一标识就是 RowKey，类似于关系型数据库中的主键，HBase 中的数据是根据 Row Key 的字典顺序来排序的。那么这条数据存储于哪个分区，取决于 Rowkey 处于哪一个预分区的区间内，设计 Rowkey的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的 Region 中，在一定程度上防止数据倾斜，尽量在访问的时候不
# 实现 Presto 连接 Hive、ClickHouse、HBase
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接Hive) --> B(连接ClickHouse)
B --> C(连接HBase)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class Presto {
+ connectToH
1 Prosto简介Presto是一个开源的、分布式SQL查询引擎、数据量支持GB到PB，主要用来处理秒级查询。虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库，不是MySQL的替代品，也不能用来处理在线事务。1.1 Prosto架构**Presto CLI **：Presto客户端，将执行的SQL发送给Presto CoordinatorPresto Coordinator：Presto
如今，很多公司可能会在内部使用多种数据存储和处理系统。这些不同的系统解决了对应的使用案例。除了传统的 RDBMS （比如 Oracle DB，Teradata或PostgreSQL） 之外，我们还会使用 Apache Kafka 来获取流和事件数据。使用 Apache Druid 处理实时系列数据（real-time series data），使用 Apache Phoenix 进行快速索引查找。
# 如何选择使用HBase还是PRESTO进行多维分析
## 1. 整体流程
```mermaid
erDiagram
需求 --> 选择HBase或PRESTO
选择HBase或PRESTO --> 实现多维分析
```
## 2. 具体步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 了解HBase和PRESTO的特点和适用场景 |
| 2.
目录逻辑运算符逻辑与操作：and逻辑或操作：or逻辑非操作：not比较函数和操作符小于比较：<大于比较：>小于等于比较：<=大于等于比较：>=等值比较：=不等值比较: <>范围比较：between空值判断：is null非空判断：is not nulllike比较：like最大值：greatest最小值：least比较量词： ALL, ANY and SOME
Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可
将SQL工作负载从完全的本地环境迁移到云环境中有许多好处，包括降低资源竞争、通过按需购买计算资源来降低费用。当Presto的数据存储在HDFS中时，由于Presto的架构允许存储和计算的组件独立操作，在云环境中的计算与本地的存储之间的分离是显而易见的。在云上通过在Presto检索本地的HDFS数据这样的混合环境里面，一个关键的问题是两个集群之间的网络延迟。
这个关键的瓶颈严重限制了所有
文章目录引言?学习内容名词解析1 大数据与OLAP概念概述2 Presto 基础概念-服务3 Presto基础概念-数据源一、概述0 大数据与OLAP1 Presto设计理念2 设计思想 ?引言?学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人… …铭记于心?✨?我唯一知道的，便是我一无所知?✨?这是我参与「第四届青训营 」笔
目录Presto简介Presto架构Presto优缺点Presto、Impala性能比较Presto安装Presto命令行Client安装Presto可视化Client安装关于不支持lzo的问题Presto优化之数据存储Presto优化之查询SQLPresto简介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
系统环境：hadoop + hive已经配置完成1、下载presto：https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.167/presto-server-0.167.tar.gz2、解压安装# tar -zxvf presto-server-0.167.tar.gz -C /u
1. 配置Presto在安装目录中创建一个etc目录。 在这个etc目录中放入以下配置信息：节点属性：每个节点的环境配置信息JVM 配置：JVM的命令行选项配置属性：Presto server的配置信息Catalog属性：configuration forConnectors（数据源）的配置信息 2. Node Propertiesvi node.properties node
presto 理论概念和安装部署总结presto 理论概念presto 定义与概念MPP（大规模并行处理）引擎MPP就是将任务并行地分散到多个服务器与节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果，Presto就是MPP引擎，Presto对于task中的splits可以做到并行处理。presto 由facebook开源，用于在apache hadoop 之上的数据仓库上运
大数据之Presto&Druid&Kylin一：Presto 1、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） 。 2、架构 3、Presto优缺点 1） 优点 （1） P
Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎，可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 可以查询包括 Hive、Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品，单个 Presto 查
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2023-08-08 11:16:20
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文章目录1, clickhouse1.1, 安装服务1.2, 测试使用1.3, 配置集群验证集群1.4, 备份建表数据元数据备份表数据导入导出1.5, 通过mysql协议连接clickhouse2, presto2.1, 安装服务部署集群版2.2, 连接hive2.3, 连接mysql 1, clickhouse1.1, 安装服务sudo yum install yum-utils
sudo r
