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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# 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
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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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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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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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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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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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
# Presto 与 Spark 的比较与应用
在大数据处理和分析的领域，Presto 和 Apache Spark 是两个广泛使用的数据处理引擎。虽然它们的目的类似，即处理大规模数据集，但它们在架构、性能和用途上有所不同。本文将探讨这两者的特点、优势，以及如何在实际应用中进行选择，并附带代码示例和图表。
## Presto 简介
Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，专为交互式分析
原创
2024-09-19 06:24:03
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在现代大数据架构中，Apache Presto 和 Apache Spark 是两个重要的框架，它们广泛应用于数据处理和分析。Presto 是一个分布式的 SQL 查询引擎，适用于实时分析，而 Spark 是一个强大的处理引擎，提供各种数据处理功能，包括批处理和流处理。本文将详细探讨 Presto 和 Spark 的使用场景、技术原理、架构解析、源码分析，以及扩展讨论它们的优缺点。
### 背景
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
233阅读
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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## 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
156阅读
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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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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Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。
经过测评，presto的平均性能是hive的十倍。
presto的优点：数据源具有完全解耦，高性能，以及对ansi sql的支持特
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2023-09-20 06:22:49
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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
