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引擎Presto

Presto设计精巧,可以处理海量,最化地利用硬件性能,计算全部在内存中完成,很好的利用高速网络来进行调度。性能基本上是Hive的10倍。 向Presto集群提交一个,其整个过程会经历4个阶段:1、提交:客户端向Coordinator提供的RESTful服务提交SQL语句2、生成执行计划:Coordinator根传递的SQL语句生成响应的执行计划 3、调度:Coordinator根生成的执行计划,依次进行Stage和Task调度。 Presto队列是用于控制并发量和可接收的SQL量,可针对用户、提交来源、Session等信息进行个性化配置。 Hive Connector 使用Hive的元,Coordinator节点通过Hive Metastore加载元,Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS

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用中文进行

家习惯从WYSIWYG(What You See Is What You Get)的角度去出发,由此诞生了一些列的分析工具,例如Tableau,Pentaho 但是在拖拽语义和语义的表达和翻译上, 下面我们来看一个实例: { 本次 使用 库{ username=1 password=1 url=jdbc:mysql:localhost:33061 driver=com.mysql.jdbc.Driver ,这其实是在构建一个对象,在这个对象的作用域内,本次代表当前的。 说明首先需要指定使用的库,本次 使用 库 {} 里面可以使用你自己的源,去掉注释,修改成你自己的源即可。目前只设置了基础属性。 截取 :用来设置的结果集量,输入 字,例如:到 10,就是取前10条,或是输入 (字 到 字) , 例如: (5 到 10),获取从第五条开始的10条

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    ——HBase读写设计与实践

    背景介绍本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史表(历史是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果)的在线。 原实现基于 Oracle 提供存储服务,随着量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史仅供业务参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。 单笔返回 List 小约 50 条以下,频率为 100 笔 天左右,响应时间 2s。 技术选型从量及要求来看,分布式平台上具备量存储,且提供实时能力的组件首选 HBase。根需求做了初步的调研和评估后,致确定 HBase 作为主要存储组件。 soft nofile 65536hard nofile 65536作者介绍汪婷,中国民生银行开发工程师,专注于 Spark 规模处理和 Hbase 系统设计。

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    ——HBase读写设计与实践

    原实现基于 Oracle 提供存储服务,随着量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史仅供业务参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。 背景介绍本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史表(历史是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果)的在线。 原实现基于 Oracle 提供存储服务,随着量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史仅供业务参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。 单笔返回 List 小约 50 条以下,频率为 100 笔 天左右,响应时间 2s。 技术选型从量及要求来看,分布式平台上具备量存储,且提供实时能力的组件首选 HBase。根需求做了初步的调研和评估后,致确定 HBase 作为主要存储组件。

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    Sentry 监控 - Discover 分析引擎

    * 语法 * Tag Summary 过滤 * 按交互式图表过滤 * 显示选项 * Y 轴选项 * 按表列过滤 * 叠加函 * 单元格过滤 * 添加方程式 * 排序列 * 其他操作 * 编辑 * 分享 * 导出 CSV * 删除 * 添加方程式 * 添加方程式 * 方程式指南 * 示例方程式 * 计算完成事务的百分比 * 计算自定义 Apdex * 找最平均非库时间* Discover 通过构建和丰富您的错误,提供跨环境的可见性。 例如,如果在过去 24 小时内出现错误的峰值,用户可以先进行调。每个都保存为一张卡片,显示的汇总视图。 顶部的搜索栏可让您看输入的搜索条件。该表反映了具有可排序列的事件。每个表格单元格都有一个动态上下文菜单,允许您根您的选择通过自动更新搜索栏或表格列来继续探索您的

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    比hive快10倍的利器-- presto

    目前最流行的引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL工具,会把输入的SQL解释为MapReduce,能极的降低使用的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对进行。 :coordinator:是否运行该实例为coordinator(接受client的和管理执行)。 对于型集群来说,在coordinator里做worker的工作会影响性能。http-server.http.port:指定HTTP端口。Presto使用HTTP来与外部和内部进行交流。 query.max-memory: 能用到的最总内存query.max-memory-per-node: 能用到的最单结点内存discovery-server.enabled: Presto 此文件是由shell解析,所以选项中包含空格或特殊字符会被忽略。

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    【学习】开源分析引擎现状

    FaceBook的Hive项 目是建立在Hadoop上的仓库基础构架,提供了一系列用于存储、和分析规模的工具。 由于某电信运营商项目中引擎选型需 求,本文将会对Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto这五类主流的开源分析引擎进行简要介绍以及性能比较,最后进 行总结与展望 这也显示了领域对于Hadoop生态系统中支持实时的期望。 Hive适用于长时间的批处理分 析,而Impala、Shark、Stinger和Presto适用于实时交互式SQL,它们给分析人员提供了快速实验、验证想法的分析工 具。 这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个处理段,一旦可用的时候就会将从一个处理段传入到下一个处理段。 这样的方式会的减少各种的端到端响应时间。

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    干货 | 如何用Solr搭建平台

    ,如果要考虑以后量越来越的情况,还是得用其他方案,为此我使用了solr。 的完全基于http,可以通过简单的post参,返回json,xml,php,python,ruby,csv等多种格式。 2.1 mysql库 Mysql库的安装和配置我这里不再赘述,只提一点,对于社工库这种任务远远多于插入和更新的应用来说,最好还是使用MyISAM引擎。 点击Execute,就会开始从mysql导入,选中Auto-Refresh Status会自动刷新进度,接下来就是漫长的等待……导入完成后,我们就可以开始了,solr的全部使用post参, ,然后和后台程序一锅乱炖,坦白说,在下并不喜欢这样的架构,对于应用来说,各个功能组件各自独立,互相配合远比杂烩要有效率和易于维护的多,所以,我理想中的社工库服务器,应该是以下的架构:?

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    30个MySQL千万级优化技巧

    本文总结了30个mysql千万级SQL优化技巧,特别适合技术学习者。对进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。 ,SQL是根表中来进行优化的,当索引列有重复时,SQL可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对效率起不了作用。 17.尽量使用字型字段,若只含值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低和连接的性能,并会增加存储开销。 23.在新建临时表时,如果一次性插入量很,那么可以使用selectinto代替createtable,避免造成量log,以提高速度;如果量不,为了缓和系统表的资源,应先createtable 29.尽量避免事务操作,提高系统并发能力。  30.尽量避免向客户端返回量,若量过,应该考虑相应需求是否合理。  如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很的提高.

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    Impala 高性能、低延迟的引擎

    Impala提供对更快速,交互式 SQL。Impala支持对存储在HDFS、HBase及S3等。Impala使用和Hive相同的元、SQL定义、ODBC驱动及用户接口。 Impala提供实时、批的统一平台。Impala是对现有工具的补充,不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架(适用于耗时长的批处理任务,例如ETL等)。 Impala建立在集群之上的分布式,易于扩展。过程:文件读写。接受来自 impala-shell、Hue、JDBC、ODBC的语句。集群并行执行。返回结果。

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    -Hive语法

    案例实操 出分于60的select * from score where s_score > 60;2.6 比较运算符? 等于80的所有的select * from score where s_score = 80; 在80到100的所有select * from score where s_score between 80 and 100; 成绩为空的所有select * from score where s_score is null;成绩是80和90的select * from 成绩于80,并且s_id是01的select * from score where s_score >80 and s_id = 01; 成绩于80,或者s_id 是01的select ) from score group by s_id; HAVING 语句having与where不同点 where针对表中的列发挥作用,;having针对结果中的列发挥作用,筛选

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    MySQL(五)|《千万级优化》第二篇:性能优化(1)

    一、首选要优化访问性能底下最基本的原因是访问的太多。所以,对于低效的,一般通过两个步骤来分析:确认应用程序是否在检索量超过需要的。 确认MySQL服务器层是否在分析量超过需要的行。 例如,当发现需要扫描量的行但只返回少的行,那么可以考虑使用覆盖索引,即把所有需要用到的列都放到索引中。这样存储引擎无须回表获取对应行就可以返回结果了。 分解复杂的: 可以将一个切分成多个小执行,每个小只完成整个任务的一小部分,每次只返回一小部分结果。 删除旧的是一个很好的例子。 如果只用一条语句一次性执行一个的删除操作,则可能需要一次锁住很多,占满整个事务日志,耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的

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    MySQL(六)|《千万级优化》第二篇:性能优化(2)

    在上一篇文章MySQL(五)|《千万级优化》第二篇:性能优化(1)中讲到一条SQL的执行路径如下图5-1所示: ?图5-1步骤如下:客户端发送一条给服务器。 1、通信协议MySQL客户端和服务端之间的通信协议是“半双工”的,也就是说在任何一个时刻,那么是由服务端向客户端发送,要么是由客户端向服务端发送,这两个动作不能同时发生。 所以在前一章节的时候我们强烈在分页时一定要使用LIMIT限制MySQL只返回需要的的原因。2、状态每一个MySQL,任何时间都会有一个状态,该状态表示了MySQL当前正在做什么。 3、缓存当缓存中有需要时,会直接从缓存中拿到结果并返回给客户端,不会生成执行计划,SQL也不会被执行。关于缓存更多的内容以后再讲。 4、优化处理任何缓存中没有需要的,下一步就是服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。

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    你们知道性能谁更强吗?

    技术控们,你们知道性能谁更强吗?经过对 Presto 和 Hive 的性能做了量的对比测试,最终结果表明: Presto 的平均性能是 Hive 的 10 倍! 基于 RDBMS 的实时计算在这种业务场景中,用户要求完全实时,即只要业务库中的发生改变,通过 Presto 的时候,就可以到刚刚改变之后的。 由此可见,即席和普通应用的最不同是:普通的应用是定制开发的,其语句是固定或者限制在一定的变动范围之内的;而即席允许用户随意指定或者改变语句或者条件。 , 若在 Kafka中保留了量的历史, 那么通过 presto-kafka 使用 SQL 语句对 Kafka 中的进行分析就会在传输上花费量的时间,从而导致效率的降低。 因此我们应该避免在 Kafka中存储量的,从而提高性能。某公司在这种使用场景下,通过使用 presto-hive 与 presto-kafka 配合,完成历史的分析和

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    优化 - 表分区

    快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下库表的性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤,方便直接用:1. 因为现有已经带上 Trade_Date 字段条件,所以不用修改和程序。 优化完成后,该由每次7秒,降低到每次 0.4 秒左右。 参考文章: MySQL库表分区功能详解 MySQL对表已有表进行分区表 Mysql 分区表-分区操作

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    PRESTO-分布式SQL引擎

    Presto是一个开源的分布式SQL引擎,适用于交互式分析量支持GB到PB字节。 Presto支持在线,包括Hive, Cassandra, 关系库以及专有存储。 一条Presto可以将多个源的进行合并,可以跨越整个组织进行分析。 Facebook使用Presto进行交互式,用于多个内部存储,包括300PB的仓库。 每天有1000多名Facebook员工使用Presto,执行超过30000次,扫描总量超过1PB。领先的互联网公司包括Airbnb和Dropbox都在使用Presto。 在情况下它比Hive快几个量级。 与Redshift不同,它直接从HDFS读取,在使用前不需要量的ETL操作,就可以工作。

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    MySQL(三)|《千万级优化》第一篇:创建高性能的索引

    可以说,索引优化是对性能优化最有效的手段,索引能够轻易将性能提高几个量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好几个量级。 创建一个真正“最优”的索引经常需要重写,所以索引优化和优化的关系很紧密。 本文是《千万级优化》系列第一篇:创建高性能的索引。 我们先从一个面试题开始。 ,通过执行计划检命中索引的情况如何,在分析之前先把EXPLAIN字段的含义进行一个说明,如下所示: 1)Table: 显示这一行的是关于哪张表的。 5)ref: 显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常。 6)rows: MySQL认为必须检索的用来返回请求的行。 7)type: 这是最重要的字段之一,显示使用了何种类型。 ,第一、二种的效果是一样的,都需要3个组合索引,第三种的组合索引量是2个,但是在WHERE AAA=aaa1 and CCC=ccc1时遍历的行为21,比前面两种的8要

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    容易OOM?试试MySQL流式

    一、前言 程序访问 MySQL 库时,当出来的量特别时,库驱动把加载到的全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。 其实在 MySQL 库中提供了流式,允许把符合条件的分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM;本文主要介绍如何使用流式并对比普通进行性能测试。 () 可以实现流式,在执行 ResultSet.next() 方法时,会通过库连接一条一条的返回,这样也不会量占用客户端的内存。 三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试,总量为 27w 条,分别使用以下4个测试用例进行测试:量普通(27w条)量流式(27w条)小量普通(10条)小量流式 耗时10 条量用时 1 秒?四、总结 MySQL 流式对于内存占用方面的优化还是比较明显的,但是对于速度的影响较小,主要用于解决时的内存占用多的场景。

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    分析引擎Impala

    一、Impala概述准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级提供快速、交互式的SQL。 传统仓库工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的,而Impala是基于MPP的系统,最特点就是快速。二、Impala组件构成? 每一个Impala的实例都可以从Impala client端接收,进而产生执行计划、协调执行任务。分布在各个Impala节点上,这些节点作为worker,并行执行。 2、Hive是基于MapReduce进行并行计算,而Impala把整个分析成一个执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,他使用与商用并行关系库MPP中类似的机制。 4、Impala适合用来处理输出适中或比较小的且对响应时间有要求的,而对于量的批处理任务,MapReduce依然是更好的选择。

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    MySQL(四)|《千万级优化》第一篇:创建高性能的索引(补充)

    本文是MySQL(三)|《千万级优化》第一篇:创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点:关于sex列创建索引的处理 sex可以理解为那种选择性不高,但是可能很多都会用到的列。 但是根经验法则(将选择性最高的列放到索引最前列)不是说不应该在选择性低的列上创建索引吗?那为什么这里要将sex列字段作为索引的前缀列? 这里有两个理由: 第一点,几乎所有的都会用到它; 第二点,索引中加上这一列也没有坏处,即使没有使用sex列也可以通过一些“诀窍”绕过,这个诀窍就是:如果每个不限制性别,那么可以通过在条件中新增 对索引的优点做一个总结 索引的优点: 1)索引减少了服务器需要扫描的量。 2)索引可以帮助服务器避免排序和临时表。 3)索引可以将随机IO变为顺序IO。

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