2021SC@SDUSC 目录安装HadoopLinux虚拟机XShell和XftpJDKHadoop安装Hadoop配置安装HiveHive总体流程与任务分配 到写这篇博客为止，我己经初步装好了hadoop和hive，hive已经可以运行了，且已经有了源码，但是没有截图，只能尽量配图了。 安装Hadoophive要运行在hadoop上，那么使用hive的必要前提就是安装hadoop了。Linu
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2023-07-20 20:06:29
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# 实现Hive Presto教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建Hive表)
B --> C(导入数据)
C --> D(创建Presto表)
D --> E(查询数据)
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 准备数据
引用形式的描述信息：在本地或者HDFS上准备好数据文件，
原创
2024-05-15 04:30:21
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前言Presto是一款优秀的分布式SQL查询引擎，适用于即席查询和报表分析等业务，其使用了ANSI SQL语法和语义，使用标准是SQL-92和SQL:2016。但是因为很多业务方一直使用Hive离线引擎来做SQL分析，而Hive使用类似SQL的语法（HQL）。为了使用户能平滑的将业务迁移到Presto上或者能让SQL同时跑到Presto及Hive引擎上，我们对Presto语法及一些算子等做了二次兼
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2023-10-27 08:58:09
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presto和hive的一些对比 1.本质区别 Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。 2.执行速度 presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘
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2024-02-20 13:20:21
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一、简介Presto是由Facebook开发的，是一个运行在多台服务器上的分布式查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源（Hive、Oracle、MySql、Kafka、Redis等），并且支持跨数据源的级联查询，比如： select * from a join b where a.id=b.id;，其中表a可以来自Hive，表b可以来自Mysql。优势（相对于Hive）： Presto
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2023-08-28 16:01:45
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Presto是什么? Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Ca
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2024-01-20 22:02:30
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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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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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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
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2024-03-24 09:14:58
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前言良好的掌握内存配置有利于对于presto进行更好的配置和调优Presto的内存池在Presto引擎中，有两种类型的内存分配:user和system。User memory是和输入的数据强相关的。（例如，聚合的内存使用与其成正比）。system memory 是执行的副产品（比如表扫描和写入缓冲区），并且不一定与查询输入聚合等操作有很强的相关性。内存的分配直接来自于presto的worker的m
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2024-06-12 14:25:08
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Presto单体/集群搭建方法一、所需环境1、Mac OS系统或Linux2、jdk8以上yum install java-1.8.0-openjdk #centos系统3、MySQL/Hive数据源环境使用windows下的对应mysql数据库即可，开启数据库远程访问use mysql;
select host from user; #查看是否允许远程登录
update user set hos
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2024-04-20 11:34:37
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# Presto Hive 原理解析
## 概述
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，它支持在大规模的数据集上进行高性能的交互式分析。Presto的设计目标是提供一个快速、灵活和可扩展的查询引擎，能够处理PB级别的数据。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了SQL查询和数据分析的功能。Presto Hive即是Presto与Hive的结合，使得Presto可以
原创
2023-10-22 15:06:32
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## 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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# 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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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
在数据分析过程中，使用 Presto 对 Hive 数据表进行分页获取是一个常见但复杂的技术挑战。由于数据量的不断增加，开发者在执行数据查询时往往需要面对数据分片、性能损耗及资源消耗等问题。以下是关于“presto hive 分页”问题的详细记录。
> **用户原始反馈：**
> "在我们使用 Presto 查询 Hive 中的数据时，出现了性能下降和资源浪费的问题，尤其是在处理大规模数据分页
# 科普文章：Presto Hive权限管理
Presto是一款高性能的分布式SQL查询引擎，可用于查询大规模的数据。在Presto中，用户可以通过Hive连接器查询Hive数据仓库中的数据。为了保证数据安全性和权限控制，Presto提供了一套完善的权限管理机制，可以精细地控制用户对数据的访问权限。
## Presto Hive权限管理基础概念
在Presto中，Hive数据仓库中的表和视图
原创
2024-04-05 03:49:52
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# 使用 Presto 查询 Hive 数据的完整指南
在大数据处理和分析中，Hive 作为一种数据仓库工具，广泛应用于存储和查询海量数据。而 Presto 则是一种高性能的分布式 SQL 查询引擎，能够实时分析数据。将 Presto 和 Hive 结合使用，能够让我们更高效地进行数据查询。接下来，我们将探讨如何使用 Presto 查询 Hive 数据，并提供相关的代码示例、流程图以及数据可视化
# 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
1.背景介绍随着数据规模的不断增长，高扩展性数据处理变得越来越重要。Apache Hive和Presto都是针对大规模数据处理的开源工具，它们各自具有不同的优势和局限性。本文将对比这两个工具的特点，分析它们在高扩展性数据处理中的应用场景和优势，并探讨它们未来的发展趋势和挑战。1.1 Apache HiveApache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使用SQL语言来查询和分析大规模
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2024-08-14 20:18:23
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