与Hive或MapReduce不同，Presto在内存中执行查询，减少了延迟，提高了查询性能。在选择Presto的服务器容量时需要小心，因为它需要有足够的内存。...内存溢出时，Presto作业将重新启动。 07 HBase HBase是作为开源Hadoop项目的一部分开发的NoSQL数据库。HBase运行在HDFS上，为Hadoop生态系统提供非关系型数据库。...Amazon Athena建立在Presto之上，并扩展了作为托管服务的临时查询功能。...Amazon Athena元数据存储与Hive元数据存储的工作方式相同，因此你可以在Amazon Athena中使用与Hive元数据存储相同的DDL语句。...小结 数据分析和处理是一个庞大的主题，值得单独写一本书。本文概括地介绍了数据处理的流行工具。还有更多的专有和开源工具可供选择。
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...对嵌套格式做列存储的难点在于，存储时需要标记某个数据对应于哪一个存储结构，或者说是哪条记录，所以需要用数据清楚的进行标记。...比如下图是一个二级嵌套数组。图中的e跟f在都属于第二层的重复记录（同一个level2），所以f的r值为2，而c跟d则是不同的level2，但属于同一个level1，所以d的r值为1。...对于顶层而言（新的一个嵌套结构），r值就为0。 但是仅仅这样还不够。...这是因为记录中会插入一些null值，这些null值代表着他们“可以存在”但是因为是repeated或者是optional所以没有值的情况，null值是用来占位的（或者说是“想象”出来的），所以他们的值需要单独计算
Spectrum、Presto和Athena解决方案存在的原因。...以Amazon的Athena为例，Athena不是一个数据仓库软件，而是一个基于开源FaceBook Presto开发的按需查询引擎，它将按需提供“计算”资源查询数据作为一项服务来提供。...例如，你的数据湖需要同时支持Snowflake这样的数仓解决方案和在AWS Athena、Presto,、Redshift Spectrum和BigQuery这样的就地查询方式。...例如，查询引擎可以有一个表级和列级数据的访问控制机制。此外，数据处理工具（如Tableau或Power BI）也可以对数据湖中的数据设置访问控制。...经常会看到供应商将其在传统数仓和其它ETL产品中发现的特性和功能定义为数据湖的功能，尽管从技术上讲，可以在数据湖中进行复杂的数据处理。
（4）Table Table跟关系型的表定义一样，但数据和表的映射是交给Connector。...2）Presto的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...（3）固定宽度的String类型的block，所有行的数据拼接成一长串Slice，每一行的长度固定。 （4）字典block：对于某些列，distinct值较少，适合使用字典保存。...主要有两部分组成： 字典，可以是任意一种类型的block(甚至可以嵌套一个字典block)，block中的每一行按照顺序排序编号。 int ids[]表示每一行数据对应的value在字典中的编号。...在查找时，首先找到某一行的id，然后到字典中获取真实的值。 1.5 Presto优缺点 Presto中SQL运行过程：MapReduce vs Presto ?
Delta的bug，比如：Delta表无法自动创建Hive映射表，Tez引擎无法正常读取Delta类型的Hive表，Presto和Tez读取Delta表数据不一致，均得到了阿里云同学的快速支持并一一解决...数据由各端埋点上报至Kafka，通过Spark任务分钟级以Delta的形式写入HDFS，然后在Hive中自动化创建Delta表的映射表，即可通过Hive MR、Tez、Presto等查询引擎直接进行数据查询及分析...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。 5....值得一提的是，EMR Delta目前也实现了一些auto-compaction的策略，可以通过配置来自动触发compaction，比如：小文件数量达到一定值时，在流式作业阶段启动minor compaction...（四）查询时解析元数据耗时较多 因为Delta单独维护了自己的元数据，在使用外部查询引擎查询时，需要先解析元数据以获取数据文件信息。
，完成数据的处理和Task的执行 定时向Coordinator上报心跳 Presto模型 Connector 连接器，可以理解为Presto访问不同数据源的驱动程序；每个Connector都实现了Presto...一份表的全称组合是 Catalog.Schema.Table 查询执行模型 Presto在执行SQL语句时，将其解析成相应的查询，并分配给Worker执行这些Task – Statement 即输入的SQL...Presto执行查询的模型关系 ? 整体架构 硬件方面 硬件必须满足大内存，万兆网络和高计算性能特点。集群为Master-Slave的拓扑架构。 软件方面 ?...()来请求Coordinator来获得当前已处理完的部分数据 根据返回值中NextUri是否为null类修改valid的值来空值是否继续循环调用client.advance() 如果不动态显示就等待到所有结果返回...：表示查询的Select部分 SelectItem：表示Select中的列（AllColumns表示*） SortItem：表示排序列和其类型 Statement：表示presto中所有可用的SQL语句
整体介绍 先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式 非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描 诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。...（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 1.2 更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...对象转换层：这一层在 parquet-mr 项目中，包含多个模块，作用是完成其他对象模型与 Parquet 内部数据模型的映射和转换，Parquet 的编码方式使用的是 striping and assembly...支持嵌套的数据模型 Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势。
01 整体介绍 先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式 非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描 诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。...（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 2、更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...对象转换层：这一层在 parquet-mr 项目中，包含多个模块，作用是完成其他对象模型与 Parquet 内部数据模型的映射和转换，Parquet 的编码方式使用的是 striping and assembly...03 支持嵌套的数据模型 Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势。
可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） 2. 分区列不能进化 3. 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 为此我们针对该功能进行了相关测试和调研工作。...全） 为根级别的字段改变数据类型从 int到long 是（全） 将嵌套字段数据类型从int到long 是（全） 将复杂类型（映射或数组的值）数据类型从int到long 是（全） 0.11的表在Hive中的元数据也以天为单位重新注册。...id最大值，version_id 为版本号，也为instantTime。...6.3 Presto遇到的问题 由于Presto同样使用hive的元数据，330的presto遇到的问题和hive遇到的问题一致，查询rt表仍为查询ro表 trino-360 和 presto275 使用某个
Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型（如struct、array或map）。...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...在某些情况下，对Hudi表的SELECT操作可能会失败，并显示消息**No valid Hudi commit timeline found**。...如果是，请检查.hoodie文件夹是否在正确的位置，并且包含有效的Hudi提交时间线。
需求背景 即席查询AD-HOC ：以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询，比如说：HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果...另外还一个要说明的是因为是独立架构，所以对于Hadoop生态的兼容性几乎为0。...这里以Hive为基线，因为现在hive的作用更多的是metastore和离线任务，在hadoop生态中将各个组件使用的元数据统一的管理并在此基础上数据也尽量做到统一。...并且Impala在查询时占用的内存比Presto大。二者目前都对ORC的格式支持的很好（以前是不行的）。...Presto开源社区和生态更加广泛，例如亚马逊的Athena就是使用Presto作为引擎来进行构建的。
Table Table 跟关系型的表定义一样，但数据和表的映射是交给 Connector。...（4）字典 block：对于某些列，distinct 值较少，适合使用字典保存。...int ids[]表示每一行数据对应的 value 在字典中的编号。在查找时，首先找到某一行的 id， 然后到字典中获取真实的值。...如果我们生产环境是 jdk8，但是又想使用新版的 presto，可以为 presto 单独指定 jdk11 也可使用。...由于在单独一台服务器上配置 coordinator ，有利于提高性能，所以在 node01上配置成 coordinator，在 node02,node03 上配 置为 worker(如果实际机器数量不多的话可以将在协调器上部署
反之，每种属性将会按需加载，默认值为true multipleResultSetsEnabled：是否允许单一语句返回多结果集(需要兼容驱动)，默认为true userColumnLabel: 使用列标签代替列名...NONE 表示取消自动映射 PARTIAL 只会自动映射没有定义嵌套结果集映射的结果集。...默认值时SIMPLE defaultStatementTimeout：设置超时时间，它决定驱动等待数据库响应的秒数 safeRowBoundsEnabled：允许在嵌套语句中使用分页(RowBounds...：指定当结果集中值为 null 的时候是否调用映射对象的 setter (map 对象时为 put)方法，这对于有 Map.keySet() 依赖或 null 值初始化的时候是有用的。...-- 指定MyBatis如何自动映射列到字段/属性。PARTIAL只会自动映射简单，没有嵌套的结果。
1、Hive Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。...但Presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘上读写的，因此presto比hive快很多，但是由于是基于内存的计算当多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。...允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算 支持maps、structs、arrays上的复杂嵌套查询 可以使用impala插入或更新
客户端还可以使用 Presto CLI 的 –source 标志以及 JDBC 连接字符串属性将其设置为任何所需的值。...在运行查询之前，该值为0。在查询执行期间，每完成一个 Split 时，该值都会加1。 Running Splits：每个查询正在运行的 Split 数。查询完成后，该值变为0。...最常见的状态有：RUNNING（运行中），FINISHED（完成），USER CANCELLED（用户已取消）或 USER ERROR（用户错误）。...让我们下面看看 Task 列表中： 列 说明 ID Task 标识符，格式为 stage-id.task-id。...我们可以单击每个单独的算子来查看详细信息： ? 4.4 Split Split 页面展示了在查询执行期间创建和处理 Split 的时间线： ?
在计算层，实现统一的元数据服务。 在服务层，有联邦数据计算和数据服务 API 两种方式。...处理的结果可以通过查询引擎对接应用，包括 Flink、Spark、Presto 等。...中自动化创建Delta表的映射表，即可通过Hive MR、Tez、Presto等查询引擎直接进行数据查询及分析。...并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能： 实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。
数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...注意：数据湖是一个概念，而Hadoop是用于实现这个概念的技术，不能混为一谈。 与数据仓库的区别 在储存方面上，数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原始形式。...这三个开源项目本质上解决的痛点是： 都是为数据湖的数据存储层设计的； 都是赋予大数据圈里最流行的 Spark 计算引擎以 ACID 能力的数据存储层； 同时支持批处理和流处理的写入； 都采用了 meta...关于计算引擎：目前 Delta Lake 支持 Apache Spark、Presto、Athena、Redshift、Snowflake 和 Hive；Hudi 支持 Hive、Presto 和 Impala...；Iceberg 支持 Spark 和 Presto。
在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。...子字段剪枝：像映射、数组和结构体这样的复杂类型在现代数据仓库中被广泛使用。例如，机器学习工作负载通常会产生包含数千个嵌入特征的大型映射，这些特征存储表列中。复杂类型实例的字段，表示为，是中的嵌套元素。...读取器将根据列格式（如ORC [38]或Parquet [39]）跳过未使用的子字段。在上述数组类型实例的示例中，只有[2]从磁盘中读取；的所有其他索引都被跳过。剪枝是递归的，以支持任意级别的嵌套。...该过程确保所有相应的物理位都被删除。在这种情况下，机器学习候选特征可以被建模为额外的Delta列，用户数据删除可以被建模为要删除的Delta行。...这是我们在Meta仓库中引入的新元数据工件，其中包含从图形的模式（顶点或边缘类型以及其属性的名称和类型）到存储图形的底层表的映射。
Hot和Cold的特性分别如下所示，而Warm处于二者之间，通常会被合并到Hot或Cold中，从而减少系统的复杂度，本文也不准备将其单独拿出来讨论。...冷热数据是按照时间推移来区分的，因此必然要敲定一个时间分割线，即多久以内的数据为热数据，这个值通常会结合业务与历史访问情况来综合考量。...冷数据以Parquet的格式保存在AWS S3上，通过AWS Athena实现查询。...AWS Athena是一款基于Presto的托管数据查询系统，根据查询时所扫描的数据量来收费，不查询不收费，采用该系统可以充分利用云服务的优势，避免自己维护一套冷数据查询系统。...很多开源框架在看到这一痛点后，开始在自己的体系下引入冷热分离的特性，试图以透明、统一的方式来应对冷热分离的需求。这里以Elasticsearch为例，来探讨下业界在冷热分离同构系统的诸多方案。
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