一. 前言 本文主要介绍在Presto中orderby 算子是如何通过代码实现的。Presto中orderby会经过局部排序+全部Merge来实现列的所有数据排序，如下所示： 二. orderby算子中PartialSort功能实现 PartialSort的流程大概如下所示：&nbs
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2024-10-09 21:41:09
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第1章 预备知识 (已看)第2章 开始学习C++ (已看)第3章 处理数据 (已看)第4章 复合类型 (已看)第5章 循环和关系表达式 (已看)第6章 分支语句和逻辑运算符 (已看)第7章 函数-C++的编程模块 (已看)第8章 函数探幽 (已看)第9章 内存模型和名称空间 (已看)第10章 对象和类&nb
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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一、Presto简介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这样规模的商业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的替代品，也不能用来处理在线事务（OLTP）2、Presto应用场景
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2024-05-06 14:11:43
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PreSCAN的安装PreSCAN破解版安装参考网址：http://www.pc0359.cn/downinfo/119205.html 我安装的版本是：Matlab R2019b，PreSCAN 8.6.0 按照这个网址一步一步地往下安装就行了，很简单的PreSCAN自带的Demo演示1. 左键双击桌面快捷键Prescan Process Manager 8.6.0的图标，出现以下界面, 控制界
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2024-05-10 09:18:15
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1. Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。 Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Fl
本文基于 Apache Flink 1.16 和 Apache Paimon 1.0.1，详细介绍如何配置 Paimon 环境、创建和使用追加表（Append-Only Table）与主键表（Primary-Key Table）的特点和使用。一. IDEA 环境准备下载官方paimon-1.0.1版本，本地编译选择对应的flink版本把对应的jar包安装到本地仓库：mvn install:inst
本文基于 Apache Flink 1.16 和 Apache Paimon 1.0.1，详细介绍如何配置 Paimon 环境、创建和使用追加表（Append-Only Table）与主键表（Primary-Key Table）的特点和使用。一. IDEA 环境准备下载官方paimon-1.0.1版本，本地编译选择对应的flink版本把对应的jar包安装到本地仓库：mvn install:inst
背景搜索引擎（Google、Yander、Navar）- Search 之旅查找概论被查数据所在的集合，统称为查找表。查找表（Search Table）是由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合关键字（Key）是数据元素中某个数据项的值，又称键值，用它可以标识一个数据元素。也可以标识一个记录的某个数据项（字段），我们称为关键码。主关键字（Primary Key）是关键字可以唯一标识一个记录次关键字
Apache Paimon 是一种支持流批一体处理的实时湖存储格式，旨在构建现代化的实时湖仓架构；它 创新性地融合湖存储格式与LSM树结构，既保持了数据湖的低成本、可扩展优势，又提供了数据库般的高效更新和查询能力，将数据湖的开放性与实时流处理能力相结合，真正实现了"湖仓一体"的实时数据处理架构。核心能力总结1. 实时更新处理主键表大规模更新：支持通过Flink Streaming进行高性能、大规模
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
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2024-05-27 16:58:37
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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
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2024-04-28 14:50:34
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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
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2024-07-26 10:50:00
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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
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2024-03-21 21:14:15
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I/O 监控介绍磁盘I/O 子系统是Linux 系统中最慢的部分.这个主要是归于CPU到物理操作磁盘之间距离(译注:盘片旋转以及寻道).如果拿读取磁盘和内存的时间作比较就是分钟级到秒级,这就像7天和7分钟的区别.因此本质上,Linux 内核就是要最低程度的降低I/O 数.本章将诉述内核在磁盘和内存之间处理数据的这个过程中,哪些地方会产生I/O.读和写数据 - 内存页Linux 内核将硬盘I/O 进
REPLACE语法REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED][INTO] tbl_name [(col_name,...)]VALUES ({expr | DEFAULT},...),(...),...或：REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED][INTO] tbl_nameSET col_name={expr | DEFAULT}, ..
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2024-04-12 21:31:51
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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
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2024-04-24 23:15:44
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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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背景 Facebook是一家数据驱动的公司。 数据处理和分析是Facebook为10亿多活跃用户开发和交付产品的核心所在。 我门拥有世界上最大的数据仓库之一，存储了大约 300PB 以上的数据。 这些数据被一系列不同种类的程序所使用， 包括传统的数据批处理程序、基于图论的数据分析［1］、机器学习、和实时性的数据分析。 分析人员、数据科学家和工程师需要处理数据、分析数据、不断地改善我们的产品， 对于
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
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2024-05-29 01:17:09
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