如果大家正在按照笔者的教程尝试使用大数据组件还是之前有使用过相关的组件,大家会发现一个问题HIVE在负责的查询下调用Mapreduce会很慢,在这个场景下就涌现出很多查询引擎来优化,比如大家熟悉的Spark-SQL,Impala,kilin已经今天的主角Presto, Presto以速度和极强的扩展性取得了胜利,不仅能够提高对HIVE数据查询速度还能和异构数据库进行关联查询,比如HIVE和Mysql进行关联查询,那么我们就来迫不及待的揭开Presto的庐山真面目 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.c
Hudi Cleaner（清理程序）通常在 commit和 deltacommit之后立即运行，删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能，请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交)，以便可以回退，另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
Presto Connector支持从多种数据源读取数据，例如：Hive、MySQL、Redis、Kudu、Kafka等。Presto Connector只支持从对应的Connector中查询数据，不支持建表及插入等非查询操作，这个使用Presto 主要应用于OLAP场景决定的。
Presto的安装方式有两种，一是到官网下载编译好的二进制包进行安装，二是从Github仓库上拉取源码进行编译安装。为了简单起见，我这里选择第一种方式，Server和Client都需要下载。
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的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
Presto 作为现在在企业中流行使用的即席查询框架，已经在不同的领域得到了越来越多的应用。本期内容，我会从一个初学者的角度，带着大家从 0 到 1 学习 Presto，希望大家能够有所收获！
自2014年大数据首次写入政府工作报告，大数据已经发展7年。大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据。数据规模也到达了PB级别。
Presto 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息，因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。
Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持ANSI SQL – 扩展性：支持自定义开发Connector和UDF – 混合计算：可以根据需要将开源于不同数据源的多个Catalog进行混合join计算 – 高性能：10倍于Hive的查询性能 – 流水线：基于Pipeline设计，在数据处理过程当中不用等到所有数据都处理完成后再查看结果
支持以下文件类型：Text, SequenceFile, RCFile, ORC 此外，需要有远程的Hive元数据。 不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce，只需要HDFS。
吕信，京东商城基础架构部资深架构师，拥有多年数据产品研发及架构经验。在京东及国内主导过多种数据产品的开发及社区建设，积极活跃于数据产品领域，对数据库及大数据领域各个产品具有丰富经验，目前在京东商城主导弹性数据库研发及推广使用。
1、环境准备 支持操作系统： Linux or Mac OS X Java 8, 64-bit Python 2.4+
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hado
目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就来部署体验一下吧。
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是一个分布式SQL查询引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。Presto的运行模型和Hive或MapReduce有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的MapReduce任务， 一个接着一个地运行。 每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。 然而Presto引擎没有使用MapReduce。它使用了一个定制的查询和执行引擎和响应的操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外， 所有的数据处理都是在内存中进行的。 不同的处理端通过网络组成处理的流水线。 这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。 这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段， 一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一个处理段。 这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。
Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。
线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中部署Presto》以及Presto与Hive的集成，本篇文章Fayson主要介绍如何为Presto集成Kerberos环境下的Hive。 内容概述： 1.环境准备 2.Presto与Kerberos环境Hive集成 3.Prest
https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html#installing-presto
QtXlsx是开源的excel文件读写工具，使用起来也比较简单，而且不依赖window的office软件，可以直接生成excel文件；
其中 hive.metastore.uri 可以从 hive-site.xml 文件中获取。
4. 在 catalog 目录下创建文件 hive.properties ，文件内容如下
随着大数据的普及，大部分企业的大数据查询与统计渐渐出现瓶颈。虽说存储方面有分布式的HDFS,HBSE,MongoDB等可以应对，但是面对千万级别（1x10^7）界别的数据量查询时，以上组件也不免显得力不从心。正因此，分布式查询引擎应运而生。而基于内存查询的分布式查询引擎--Presto正是其中之一。很多人都说现代计算机技术的发展都是拼开源，拼社区。而Presto的社区也不小，国际化的Facebook，也有国内电商大头京东。正因此，在经过实际尝试与测验之后决定简要地介绍一下presto的部署方式，希望能给有需要的朋友提供一些参考。
在上篇博客《【游戏开发】Excel表格批量转换成CSV的小工具》 中，我们介绍了如何将策划提供的Excel表格转换为轻便的CSV文件供开发人员使用。实际在Unity开发中，很多游戏都是使用Lua语言进行开发的。如果要用Lua直接读取CSV文件的话，又要写个对应的CSV解析类，不方便的同时还会影响一些加载速度，牺牲游戏性能。因此我们可以直接将Excel表格转换为lua文件，这样就可以高效、方便地在Lua中使用策划配置的数据了。在本篇博客中，马三将会和大家一起，用C#语言实现一个Excel表格转lua的转表工具——Xls2Lua，并搭配一个通用的ConfigMgr来读取lua配置文件。
准备两台机器，机器名为 bd1 和 bd2，，并且在这两个节点上安装 hadoop，hive，并且准备一个mysql数据库。
1.下载 presto-server-0.166.tar.gz 和 presto-cli-0.166-executable.jar, 也可以直接到 http://mvnrepository.com 寻找 jar 包
很久之前，曾经写过一篇 《Presto在大数据领域的实践和探索》 。文中详细讲解了Presto的原理和应用。
现代组织不断从各个来源产生和收集大量数据。数据可能存储在不同的格式、位置，并且在容量、速度和种类上可能存在差异，使用户难以快速提取其中的价值。数据孤岛在许多公司都是存在，为了解决数据孤岛问题，企业可以采取的措施有：数据集成、建立数据共享机制、数据标准化、数据虚拟化等。其中数据虚拟化通常需要一个引擎支持读取多源的数据，且统一访问逻辑；业界解决改场景的引擎有Spark、Presto、Dremio等，本文接下来主要描述Dremio。
Presto下载页面 https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html
同Hive Hook一样，Presto也支持自定义实现Event Listener，用于侦听Presto引擎执行查询时发生的事件，并作出相应的处理。我们可以利用该功能实现诸如自定义日志记录、调试和性能分析插件，帮助我们更好的运维Presto集群。但是不同于Hive Hook的是，在Presto集群中，一次只能有一个Event Listener处于活动状态。
关于大数据概念，这里参考马丁·希尔伯特的总结：大数据其实是在2000年后，因为信息化的快速发展。信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据。
我们可以登录Presto客户端，使用命令：show functions 来查询对应的内置函数。我们也可以自己定义函数，自定义的函数包含UDF和UDAF函数。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。DLC采用存储和计算分离的架构，结合腾讯云对象存储COS和弹性容器服务EKS，打造了一个开箱即用、弹性扩展、按量付费的交互式分析服务。 图1 DLC架构图 高性
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
机器之心整理 参与：思源 近日，机器之心发现一个非常有意思的工具，可以用可视化的方式轻松添加卷积层、全连接层和池化层等层级，然后生成可执行的 TensorFlow 代码。此外，我们也尝试搭建一个简单的卷积架构，并在本地 TensorFlow 环境下测试生成的代码。 工具地址：https://www.tensoreditor.com/ TensorEditor 是一个强大的机器学习工具，甚至小白都能以可视化的方式快速生成整个模型的代码。通过 TensorEditor，小白可以连接卷积层、全连接层和池化层等可视
作为依赖Spark的三个数据湖开源框架Delta，Hudi和Iceberg，本篇文章为这三个框架准备环境，并从Apache Spark、Hive和Presto的查询角度进行比较。主要分为三部分
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进，同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复，欢迎大家下载使用。
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
可以在闭包中修改一些属性，很多属性可在配置文件中设置默认值 config/excel.php
作者 | 南京大学顾荣、吴侗雨 1 背景 公有云是一种为用户提供经济方便的计算资源的平台。随着云计算技术的快速发展，以及大数据查询需求的日益增加，很多公有云的云计算应用市场中，出现了越来越多云上 OLAP 引擎服务。为了能够根据自己的业务需求选择合适的 OLAP 引擎，并通过合适的配置使引擎在最佳状态运行，用户需要对当前使用的查询引擎性能进行评估。 当前 OLAP 引擎性能评估框架在云上部署使用时面临三个主要挑战： 1、对云环境适应能力弱。传统性能评估框架诞生时，尚未具备云上特有的 PaaS、IaaS
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以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。
Presto是由Facebook开发的一个分布式SQL查询引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现HDFS数据等问题。Presto是一个纯粹的计算引擎，它不存储数据，其通过Connector获取第三方Storage服务的数据。
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
Presto是Facebook开源的MPP（Massive Parallel Processing）SQL引擎，其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库，该数据库提出了一个并行执行SQL的模型，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。
上述配置项为presto-server配置信息，同时将coordinator以及worker都集中在同一台主机。
本文主要介绍了 Presto 的简单原理，以及 Presto 在有赞的实践之路。
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，这样的操作就是即席查询。
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