今日政论：人类大脑不过3斤重，却能迸发出无情无尽的想法，作为个人，一个人对外部世界的影响微乎其微，但是如果将很多大脑联合起来，其造成的影响却能让整个太阳系不得安宁。任何人都无法感知对方的所思所想，这就造成人与人缺乏完全的互信，在一个国家内部，可以有不同的层级的组织对个体施加约束，以防出现不测行为。然而到达国家跟国家之间的层面，由于缺少有力的约束，国与国不得不为可能发生的事情提前做好预案，比如增强国
影响性能的主要因素根据前述的Amdahl定律，我们应当努力提高并行化代码在应用程序中的比率，这是通用的提高效率的方法。 1、OpenMP本身的开销OpenMP获得应用程序多线程并行化的能力不是凭空而来的，而是需要一定的程序库的支持。在这些运行时的程序库对程序并行加速的同时需要运行库的本身，因此，库中代码的运行必然会带来一定的开销
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2024-09-07 18:02:16
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文章目录一、MPP架构二、批处理架构和MPP架构三、 MPP架构的OLAP引擎 本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。一、MPP架构MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。目前商用的服务器分类大体有三种：SMP 对称多处理器结构NUMA 非一致存储访问结构MPP 大规模并行处理结构我们今天的主角是 M
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2023-08-27 21:14:28
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presto 介绍 Presto是大数据场景中常用的查询引擎，其采用master- slave架构，支持跨数据源类型查询，支持动态横向扩展，采用了内存并行处理、跨集群节点管线执行、多线程执行模型、高效的扁平内存数据结构、Java字节码生成等技术，来完成分布式数据查询和处理。现已广泛应用于OLAP场景。一、presto简介 Presto是facebook开源的分布式SQL查询引擎，本身并不提供存
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2023-09-30 11:10:58
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Presto的简介Presto是一个facebook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的架构由关系型数据库的架构演化而来。presto之所以能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，在于以下几点：清晰的架构，是一个能够独立运行的系统，不依赖于任何其他外部系统。例如调度，presto自身提供了对集群的监控，可以根据监控信息完成调度。简单的数据结构，列式
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2024-01-02 12:48:11
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1. 简介Presto 是一个 facebook 开源的分布式SQL查询引擎，主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景。 适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。查询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。它的架构由关系型数据库的架构演化而来。它能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，
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2023-10-11 10:06:56
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Impala只用于hive，稍领先于Presto，但是presto在数据源的支持上非常丰富，有hive,redis,tushujuku,图数据库、redis、关系型数据库。Presto是一个facebook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的架构由关系型数据库的架构演化而来。presto之所以能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，在于以下几点：清
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2024-01-27 20:27:03
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文章目录1. Presto是什么2. Presto优缺点2.1. 优点2.2. 缺点3. Presto适用场景4. Presto数据模型5. Presto 架构5.1 执行流程 关键词：MPP 多源 即席查询 统一SQL执行引擎 分布式SQL引擎 数据分析1. Presto是什么Presto是一款开源的分布式并行计算(MPP)引擎，主要适用于大数据领域GB~PB量级数据源的秒级分析查询场景需求。
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2023-10-13 23:55:16
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一、Presto概述1、Presto简介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虽然具备解析SQL的能力，但它并不属于标准的数据库范畴。Presto支持在线数据查询，包括Hive，关系数据库以及专有数据存储。一条Presto查询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，Presto主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟
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2024-05-17 07:50:17
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presto 介绍是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively parallel processing (MPP)架构，多个节点管道式执⾏⽀持任意数据源（通过扩展式Connector组件），数据规模GB~PB级使用的技术，如向量计算，动态编译执⾏计划，优化的ORC和Parquet Reader等presto不太支持存储过程，支持部分
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2023-06-30 16:08:11
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为了确保数据库数据满足特定的商业规则或企业逻辑，可以使用约束、触发器和子程序实现。因为约束性能最好，实现最简单，所以首先约束；如果使用约束不能实现特定规则，那么应该选择触发器；如果触发器仍然不能实现特定规则，那么应该选择子程序（过程和函数）。DML触发器可以用于实现数据安全保护、数据审计、数据完整性、参照完整性、数据复制等功能。
1、控制数据安全
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2024-06-13 20:15:27
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从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel
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2016-03-14 09:35:00
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一．生产计划与产销排程制造企业的生产计划（Production plans），是工厂生产制造活动的指导性大纲，它着重于为支持企业经营计划所要求的设施与生产方面。其计划的时间通常较长（2-5年），在企业产品数目和种类太多时，多半依产品类别而不是依个别产品来计划，以适度简化计划工作。生产计划所用的时格（Time Bucket）往往是月。 例如，一个典型的生产计划如下： 第１年：按１
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2024-06-29 20:11:31
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前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例，完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后，数仓的产品选型也是需要考虑的部分，根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等； 一、MPP还是Hadoop这里继续用之前用到的图讲解，数据仓库的特性是处理温数据和冷数据，面向业务分析提供偏于离线分析能力，因此一般选用Hadoop+MPP数仓结合的解决方法，Hive能
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2023-09-08 08:56:19
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1. Hadoop是分布式计算平台，以hive应用为例，它的存储结构是HDFS，计算框架是MapReduce；MPP代表大规模并行处理，一个优点是可扩展性，数据在节点（分片）之间分割，每个节点只处理其本地数据。2. hive跟mpp的存储模型不一样，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就带来动态调整的问题，hdfs的扩展是通过元数据来做的，他有中心节点用来存元数据，在加
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2023-09-05 14:14:57
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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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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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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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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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自我总结：MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理MPP是一种非共享架构，每个节点都有独立的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，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(与Hadoop相似)。Hadoop和MPP两者处理数据的思路是一样的, 分布式并
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2023-08-10 11:43:45
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