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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# 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
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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Spark Streaming概念特性介绍通过之前的文章我们了解了Structured Streaming是建立在SparkSQL引擎之上的可伸缩和高容错的流式处理引擎，那么Spark Streaming又是何方神圣呢？Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、以及TC
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2024-09-25 08:30:44
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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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1. Presto不是什么数据库 ，但是Presto并不是数据库。 千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。Presto并不是传统意义上的数据库。Presto并不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品。Presto并不能用来处理在线事务。其实很多其他的数据库产品也是被用来设计为数据仓库或者数据分析工具，但是也不能处理在线事务。2.
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2023-12-03 08:04:20
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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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# Presto与Spark的整合入门教程
在现代数据处理的复杂生态中，Presto与Spark都是非常流行的数据处理引擎。Presto专注于快速的SQL查询，适合大数据分析，而Spark则是一个全面的数据处理框架，支持批处理与流处理。在本文中，我将教你如何将Presto与Spark结合使用，形成一个高效的数据处理管道。
## 整体流程
整合Presto与Spark的流程包括以下几个步骤：
python(正则表达式(学习))前面的博客是复习，这篇文章属于学习，因为前面的知识点我学过，只是温故而知新，而正则表达式，我是没有学习过，因此是学习，这里当博客为一个笔记本，会的同学跳过，不会的，我们一起学习。let‘s go!定义:正则表达式也称为规则表达式，是用来查找或撒选满足某种规则（模式）的数据，所以说，使用正则表达式是让计算机代替人力去批量处理（查找或撒选）数据。在python使用re
1、MapReduce存在的问题一个 Hadoop job 通常都是这样的：1）从 HDFS 读取输入数据；2）在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果Spill到磁盘；3）在 Reduce 阶段，从各个处于 Map 阶段的机器中读取 Map 计算的中间结果，使用用户定义的 reduce function, 通常最后把结果写回 HDFS; Hadoop
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2024-09-09 07:14:30
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structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间 2按固定间隔时间执行 3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2023-11-24 23:59:37
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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。 Druid：是一个实时处理时序数
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2023-09-29 21:27:10
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Trigger什么是Trigger?翻译过来中文意思是触发器，显然这个解释是懵逼的，读者肯定有以下疑问，触发什么？什么时候触发？为什么需要触发器？带着疑问我们来学习FlinkTrigger详解Trigger是干嘛的呢？读者在理解trigger的时候，一定要和watermark以及window联系起来，上节讲到watermark的语义是表示后来到达的数据再也没有小于这个时间了，window机制决定了
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2023-11-03 11:24:28
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SparkStreaming-运行架构SparkStreaming相对其他流处理系统最大的优势在于流处理引擎和数据处理在同一个软件栈，其中SparkStreaming功能主要包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而spark核心负责处理SparkStreaming发送过来的作业。SparkStreaming分为Driver端和Client端。运行在Driver端为Stream
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2024-09-14 10:01:36
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参考网站：spark安装参考网站（强烈推荐）：Storm安装参考网站：需要提前安装：1、Haoop-2.7.32、hbase-0.98.24-hadoop23、Zookeeper（可以使用hbase自带的zookeeper）安装参考网址：4、scala-2.12.1 下载参考网址：第一部分：安装Spark1、下载Spark$ wget -r -O ~/MyDownloads/spark-2.1.0
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2024-10-25 16:53:12
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SparkCore1.一句话介绍Hadoop 和 Spark spark是基于内存的分布式计算框架。 hadoop是一个分布式计算开源框架，包含分布式文件系统HDFS、 MapReduce分布式计算的软件架构和Yarn资源管理调度系统。2.Spark和MR的区别1.MR是基于磁盘迭代处理数据，Spark是基于内存处理数据2.Spark有DAG有向无环图做优化3.MR是细粒度资源申请，applica
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2024-01-11 13:06:10
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概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询，但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎，用于交互式和批处理工作负载，数据湖上的流行工作负载包括：•报告和仪表盘：这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力，以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织。这个用例的典型特征是要求低延迟。它在非常高的 QPS 下需要数十到数百毫秒，
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2024-08-03 12:00:46
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目录一、Spark通信架构概述二、Spark通讯架构解析一、Spark通信架构概述Spark中通信框架的发展：
Spark早期版本中采用Akka作为内部通信部件。
Spark1.3中引入Netty通信框架，为了解决Shuffle的大数据传输问题使用
Spark1.6中Akka和Netty可以配置使用。Netty完全实现了Akka在Spark中的功能。
Spark2系列中，Spark
# Presto和Spark的区别
在大数据处理领域，随着数据量的激增，越来越多的工具和框架应运而生。两种备受关注的框架是Presto和Apache Spark。虽然二者都面向大规模数据处理，但它们有着不同的设计理念、使用场景和工作机制。本文将探讨Presto和Spark之间的主要区别，并通过代码示例为读者提供更深入的理解。
## 一、Presto简介
Presto是一个开源的分布式SQL查
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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