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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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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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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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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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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Kudu+Impala介绍概述Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。Kudu作为底层存储，在支持高并发低延迟kv查询的同时，还保持良好的Scan性能，该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。Impala作为老牌的SQL解析引擎，其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证，Impala并没有自己的存
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2023-07-13 01:53:06
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Prestodb概述及性能测试博客分类： presto系列概述内容（1）简介（2）Hive and Prestodb, comparison of functionality（3）Hive and Prestodb, comparison of performance
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2023-11-21 17:25:56
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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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一、什么是presto及体系架构 Presto与hbase的架构特别相似。都是主从架构思想。由于我们使用的hive只是把sql语句翻译成MapReduce，然后再交给yarn去执行，我们都知道，yarn执行过程中，会产生数据落地，进而影响效率。因此我们通常用presto与hive做一个集成，presto是完全内存计算，presto集成hive就是去hive中元数据，当presto拿到hive的所有
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2024-04-12 08:49:33
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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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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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目录前言Hive与Mysqlhive到mysqlmysql到hiveHIve与Oracle hive到oracleoracle到hiveHIVE与SQLserver hive到sqlserversqlserver到hive完整代码前言 在
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2024-07-08 13:21:31
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简介：基于内存的并行计算，Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing（mpp）(大规模并行处理)模型数据规模PB 不是把PB数据放到内存，只是在计算中拿出一部分放在内存、计算、抛出、再拿为什么要用&优点&特点多数据源、支持SQL、扩展性（可以自己扩展新的co
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2023-11-19 12:50:44
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# 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
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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# 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
3
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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1、 Explain 查看执行计划在 clickhouse 20.6 版本之前要查看 SQL 语句的执行计划需要设置日志级别为 trace 才能可以看到， 并且只能真正执行 sql，在执行日志里面查看。 在 20.6 版本引入了原生的执行计划的语法。在 20.6.3 版本成为正式版本的功能。1.1 基本语法EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PIPELINE]
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2024-04-30 20:08:03
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