应用于ROLAP场景下的交互式计算引擎Impala和Presto具有以下特点：1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。2、计算与存储分析：仅仅是查询引擎，不提供数据存储服务。3、MPP架构，采用经典的MPP架构，具有良好的扩展性，能够应对TB甚至PB级数据交互式查询需求；4、嵌套式数据存储，支持常见
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2024-04-01 08:17:17
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第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Presto在数据源支持上非常丰富，包括Hive、图数据库、传统关系型数据库、Red
背景数据轨迹在湖北落地，面临查询分析时间过长的问题，并且查询时间与大数据能够分配的资源有直接的线性关系。需要考虑如何将数据轨迹查询提速。与paas的niuxl沟通，建议使用impala或者spark做查询，于是查询对比各种开源的OLAP引擎。按照查询类型划分，OLAP一般分为即席查询和固化查询，即席查询:通过手写sql完成一些临时的数据分析需求，这类sql形式多变、逻辑复杂，对查询时间没有严格要求
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2024-04-24 13:23:48
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1、Impala是什什么 Impala是Cloudera提供的一款开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进行行交互式实时查询(Impala速度快)，Impala是参照谷歌的新三篇论文当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的
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2024-04-03 15:10:56
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1. 絮絮叨叨读书的时候，帮师兄打过下手：在不同的大数据组件上，执行TPC-H的benchmark，测试改造后的HDFS的性能工作中，需要选择合适的benchmark对改造后的Presto进行测试在benchmark的调研的过程中，又关注到了大名名鼎鼎的TPC-H在学习的过程中发现，TPC提供了很多不同用处的benchmark，需要根据实际情况选择合适的benchmark2. 什么是TPC在TPC
l prestoPresto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎，专门进行快速数据分析。特点：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。直接从HDFS读取数据，在使用前不需要大量的ETL操作。查询原理：完全基于内存的并行计算流水线本地化计算动态编译执行计划小心使用内存和数据结构类BlinkDB的近似查询GC控制架构图： Presto实
第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Pre
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2024-05-07 09:06:15
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作者：拥抱大数据链接：https://.zhihu.com/question/391626341/answer/1204632615：知乎著作权归作者所有。商业请作者获得授权，非商业请注明出处。 引擎介绍: 首先你要知道Presto,Impala都属于开源OLAP引擎. Pre
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2022-01-11 11:06:39
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目录一、Impala1.1 Overview1.2 数据类型1.3 其他1.4 Impala JDBC
1.4.1 Pom1.4.2 Code二、Presto2.1 Overview2.2 Presto的基本概念2.3 其他2.3 Presto JDBC
2.3.1 Pom2.3.2 Code一、ImpalaMaven项目编写Impala JDBC，使用Scala语言编写代码，
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2024-03-29 22:11:23
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一、什么是即席查询即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的，即席查询是用户自定义查询条件理解：快速的执行自定义SQL（可能无法提前运算和预测）重点关注：数据存储格式和架构理解了什么是即席查询之后，下面会从定义、框架原理、优化等几个方面介绍这四个框架、最后会做一个对比，面对不同的业务选择合适的框架二、Kylin (over)1
Impala方案设计指南本主题中的指南可以帮助你构建一个优化的、可扩展的模式，这个模式可以与你现有的数据管理流程很好地集成。在进行任何概念验证工作、移植工作或部署到生产中之前，请将这些准则作为检查表。如果您正在改编现有数据库或 Hive 模式以用于 Impala，请阅读本节中的指导原则，然后参阅《将 SQL 从其他数据库系统移植到 Impala》以了解具体的移植和兼容性提示。 优先选择二
hadoop用来做数据仓库的主流技术HIVE比重比较大，支持SQL是原因之一。除此之外，还有一个原因是HADOOP生态圈能够用来作为仓库技术的实际并不多，但是HIVE的缺陷也很明显，那就是慢，因此才有impala之类的查询引擎出现。presto和impala有些类似，也是作为一个中间层的查询引擎，数据存储可以支持HIVE,HDFS,其他一些关系型数据库，这一点比impala要好，imp
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2024-04-09 10:25:33
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近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。AtScale产品管理方面副总Joshua Klar表示，许多公司客户使用两个引擎
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2023-06-11 15:52:59
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ER建模和关系建模三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。数据分析概述：Impala、Presto、Spark SQL、DrillDruid、PinotKylinTrafo
到目前为止，已经介绍了几个最主要的实时查询引擎，分别是：实时查询引擎 - Apache Drill 介绍与应用实时查询引擎 - Facebook Presto 介绍与应用实时查询引擎 - 构建于HDFS之上的Greenplum： HAWQ 实时查询引擎 - Cloudera Impala 介绍与应用 在这几个实时查询引擎中，个人感觉最易用的应属Impala，因为它跟CDH集成在一起，无论在安
SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎，它以Spark作为底层计算框架，Spark使用RDD作为分布式程序的工作集合，它提供一种分布式共享内存的受限形式。在分布式共享内存系统中，应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作，而RDD是只读的，对其只能进行创建、转化和求值等操作。这种内存操作大大提高了计算速度。SparkSql的性能相对其他的组件要差一些，多表单表查询性能都不突出。I
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2023-10-12 11:45:21
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Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。prosto Presto是由Facebook开发的，是一个
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2023-09-11 16:44:17
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sparkSpark是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，拥有类似Hadoop MapReduce的并行处理模式。不同于MapReduce的是，Spark任务的中间输出结果可以保存在内存中，从而不用再读写HDFS。而且Spark还提出了弹性分布式数据集(RDD)的概念，调度中采用了更为通用的有向任务执行计划图(DAG)。RDD是分布在一组节点中的只
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2023-08-21 16:39:09
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MySql、Orcale、Impala是关系型数据库，可以用bean来配置连接池，方便、快捷的完成数据库访问。而Hbase属于列存储数据库，是一个NoSQL数据库，可存储大量非关系型数据。我们这里用phoenix来连接Hbase，它相当于一个Java中间件，帮助开发者，像使用jdbc访问关系型数据库一些，访问NoSql数据库HBase。参考phoenix的
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2023-12-09 15:05:38
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Passé composé et imparfait(复合过去式和未完成过去式)1.Le passé composé1.1 形式：助动词（avoir,être）+ 过去分词1.2规则规则I. 所有及物动词以及大部分不及物动词均由avoir做助动词avoir-eu, être-été, prendre-pris, lire-lu, venir-venu, voir-vu规则II.少数不及物动词以ê
