最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？ 有什么用？ 适合哪些业务场景？本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前，Facebook依赖Hive做数据分析，而Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析的时
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2024-01-29 00:24:38
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Spark概述及特点Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之
一、Presto架构二、优缺点优点1、Presto采用内存到内存的方式，相对于Mapreduce查询（容错机制，为了保障准确性，中间写入磁盘），减少了中间写入磁盘，从磁盘读取数据的方式。计算更快2、减少阶段间的等待时间，Mapreduce不支持DAG，maptask未完成，不能执行reduce，Presto采取管道式传输的方式，边清理内存，边计算。3、可以连接多个数据源，比如同时查询hive和my
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2023-11-12 13:36:35
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一、presto1、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，只要处理秒级查询的场景。它和mysql和oracle是不同的，不能处理带有事务的数据。基于内存计算，减少了IO，计算更快，支持跨数据源的连接，比如和mysql；它的聚合运算时边读数据边计算，边清理内存，这种处理方式对内存占用不高；但是表连接会产生大量临时数据，处理速度较慢。2、安装0）官网地址https
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2024-05-06 19:53:37
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简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前面j
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2024-07-05 10:31:17
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一. 经验Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowSpark一切操作归根结底是对RDD的操作kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用
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2023-12-04 13:08:29
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Hadoop自身的MapReduce计算框架是非常传统的批量处理模型，对这个模型大多数的应用都是基于Hive，直接使用SQL语句来操作并分析数据，但是在使用过程中，发现其计算的延迟性越来越成为一个显著的因素。因此，一种能够增加计算速度的计算模型还是必要的。为了满足对于速度的需求，已经有很多基于Hadoop的新的计算框架诞生了，比如Cloudera发布的Impala，以及Apache Spark等都
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2023-12-18 21:45:46
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# 如何实现 Presto 与 Spark 的集成
作为一名新手开发者，你可能会对如何实现 Presto 和 Spark 的结合感到困惑。本文将教你如何在项目中实现这个功能，并提供全面的流程、代码示例以及状态图和序列图的说明。
## 流程概述
在实现“Presto Spark”集成时，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
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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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.Presto 简单介绍1.1 Presto基本概念 Presto是Facebook开源的MPP SQL引擎，旨在填补Hive在速度和灵活性（对接多种数据源）上的不足。相似的SQL on Hadoop竞品还有Impala和Spark SQL等。这里我们介绍下Presto的基本概念。 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并
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2023-11-09 14:11:35
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一、同类实现差异1、Presto整数相除沿用了Java整数相除的特性，而Spark除法会得到小数。示例：select 5/2;Presto返回2，Spark返回2.5。2、Presto的substr()函数的子字符串索引从1开始，而spark从0开始。示例：select substr('123', 0, 2);Spark会返回结果12，Presto会返回空，除非写select substr('12
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2023-11-17 22:19:39
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在过去的一年之中，我们一直在利用Spark做实时交互式分析系统方面的尝试，有兴趣的同学可以看一下我们之前分享的博客《基于Spark的用户分析系统》。我们在不断受到Spark启发的同时，也不得不忍受尚处于青春期的Spark性格中的叛逆。特别是在不断优化系统性能过程中，发现我们实际上是在做与Project Tungs
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2023-12-27 22:01:01
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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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一.经验 1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window 2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群 3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作 4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。 5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文
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2024-05-30 11:20:13
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一.经验1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容
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2024-01-08 13:41:18
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背景Spark的特点1.减少磁盘IO随着实时业务的流行，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这一需求。Hadoop MapReduce 的map端的中间结果会落地落地到磁盘，reduce端又需要从磁盘上读取中间结果，势必造成磁盘IO瓶颈。Spark在这一个环境则不一样，map端计算的中间结果存储到内存，reduce端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘IO。Hadoop YARN 中
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2023-12-27 17:22:56
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Presto VS Spark
原创
2024-02-22 17:45:28
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# 实现 Presto 和 Spark 的指南
随着大数据处理需求的增加，学习如何有效地使用 Presto 和 Spark 将为你在数据工程领域铺平道路。在本指南中，我将给你提供一个完整的实现流程，帮助你理解如何将这两个强大的工具结合起来。
## 流程概述
以下是实现 Presto 和 Spark 连接的步骤：
| 步骤 | 描述
1.这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： • presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 &
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2023-11-27 20:30:44
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