如果你有Hive的离线数仓，又想引入即席查询的功能，那就选Presto和Impala。 我的测试Presto和Impala多表查询性能差不多，单表查询方面Presto好。...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。...Presto注意事项 时间类型 Presto的日期格式化函数与Hive有点不同，比如在Hive中，我们要格式化一个日期 date_format('2016-08-16','yyyyMMdd') Presto...：split拆分成数组，cross join unnest将数组分开，要注意一下两种语法的表名缩写位置不同 cross join unnest(split(id_list, ',')) as b(oid...Presto支持都是没问题的，可以放心使用 但是数组下标，Hive是从0开始的，Presto是从1开始的。
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。...https://blog.openbridge.com/what-is-facebook-presto-presto-database-or-prestodb-a-powerful-sql-query-engine...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。
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）。...数据湖的数据特点 数据种类多，有关系数据库（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）。...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。
https://en.wikipedia.org/wiki/Fear,_uncertainty_and_doubt 在数据湖体系结构中，计算资源分离是一种核心的抽象，这是Redshift 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。
使用 Hive 的SymlinkTextInputFormat可为Presto、AWS Athena、AWS Redshift Spectrum和Snowflake提供读取支持。...通过维护将对象映射到分区并保留列级统计信息的清单文件，Iceberg 避免了昂贵的对象存储目录列表或从 Hive 获取分区数据的需要。 此外，Iceberg 的清单允许将单个文件同时分配给多个分区。...如果您使用的是 Athena、Glue 或 EMR 等 AWS 托管服务 - Hudi 已经预先安装和配置，并且受AWS 支持。
系列文章：探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join探究Presto SQL引擎(3)-代码生成一、背景学习Hadoop时接触的第一个样例就是word...图片对于相同的数，通过hash函数生成的散列值是相同的，这就进行了排重。当然不排除不同的数据生成同样的hash值，形成冲突。由于选取的hash函数例如MurmurHash3冲突率低，可以忽略这个因素。...) cnt from ( select split(name,'#') words from customer) t1 cross join UNNEST(t1.words) AS t (w)group...至于approx_distinct的内部细节，基础框架airlift中，封装了HyperLogLog算法的实现，采用的函数是MurMurHash3算法，生成64位散列值。...前6位用于计算当前散列值所在分组m。实现过程中还有一个很有意思的细节：基于待统计的数据量，实现中同时采用了Linear Count算法和HyperLogLog算法。
/presto --server node3:8080 --catalog mysql --schema presto_db#查询所有schema信息，就是mysql中所有的库信息presto:presto_db...查询Kafka中的数据，需要将Kafka中的数据映射到表字段上，那么presto读取Kafka数据时就需要有一个配置文件来配置这些内容。...指定key映射到Presto表中的字段信息；name指的是当前key值映射到Presto表中的字段名；dataFormat：指定topic key的类型，这里选择byte；type:指定当前key在Presto...表时，是否隐藏该列。...3 --replication-factor 32.3、启动Presto集群，启动Presto客户端#启动Presto集群[root@node3 ~]# /software/presto-0.259/
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。...LOCATION 's3://s3-bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、Redshift
实时数据和列数据的异步压缩。 时间轴 在它的核心，Hudi 维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴，从而提供了从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集。...Hudi 通过索引机制将给定的 hoodie 键（记录键+分区路径）映射到文件组，从而提供了高效的 Upsert。...存储类型 Hudi 支持以下存储类型： 写时复制：仅使用列文件格式（例如 parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...引擎 /usr/local/service/presto-client/presto --server localhost:9000 --catalog hive --schema default -
2.索引 Hudi通过索引机制将给定的HoodieKey（记录键+分区路径）一致地映射到文件id，从而提供高效的upserts。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...利用快照查询时，copy-on-write表类型仅公开最新文件切片中的基/列文件，并保证相同的列查询性能。...在查询方面，CarbonData支持Spark、Hive、Flink、TensorFlow、pyTorch和Presto。...支持使用基于列和行的格式进行近实时分析，以平衡分析性能和流式采集以及自动切换。 3.一份数据 通过集成Spark、Hive、Presto、Flink、Tensorflow、Pytorch等多种引擎。
WITH visitor_page_content AS( SELECT fullVisitorID, (SELECT MAX(IF(index=10, value, NULL)) FROM UNNEST...ASC) - hits.time) AS session_duration FROM `cloud - training - demos.GA360_test.ga_sessions_sample`, UNNEST...第二步：创建枚举用户和项（item）IDs WALS算法要求枚举用户ID和项ID，即它们应该是交互矩阵中的行号和列号。...因此，我们需要接收上面的visitorId，这是一个字符串，并将它们映射到0，1，2，…。对于项目ID，我们需要做同样的事情。此外，rating必须是较小的数字，通常为0-1。...第五步：行和列的系数 虽然做产品推荐是WALS的关键应用，但另一个应用是寻找表示产品和用户的低维方法，例如，通过对项目因素和列因素进行聚类来进行产品或客户细分。
Z-Order排序 Iceberg在表的metadata中记录了文件级别每个列的MinMax信息，并且支持小文件合并以及全局Linear排序(即Order By)，这两者配合起来，我们可以在很多查询场景实现非常好的...，Z-ORDER曲线可以以一条无限长的一维曲线，穿过任意维度的所有空间，对于一条数据的多个排序字段，可以看作是数据的多个维度，多维数据本身是没有天然的顺序的，但是Z-Order通过一定规则将多维数据映射到一维数据上...索引 Iceberg默认存储文件级别每列的Min、Max信息，并用于TableScan阶段的文件过滤，基本等价于分布式数仓中的MinMax索引，MinMax索引对于排序后的字段DataSkipping...布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和多个Hash函数，数据通过多个函数映射到二进制向量的比特位上，布隆过滤器的空间效率和查询时间都非常高效，非常适合用于检索一个元素是否存在于一个集合中。...BitMap也是一个非常常见的数据结构，将一组正整形数据映射到比特位，相比于BloomFilter，不存在Hash冲突的情况，所以不会出现False-Positive，但是一般需要更多的存储空间。
我们随机选择了一年，并使用函数getTradingDates重命名了这些列（总是有一个万能的R程序包……）。...因此，可以对6,000个观测值中的1个进行采样，然后对unnest（）进行采样，以获取所选随机资产之一的完整时间序列集，而不是对所有资产时间序列数据进行随机采样（这是完全错误的）。...例如，下面的注释代码group_by（）的ID变量和nest（）中的数据，需要一个随机sample_n（）中的分组数据，然后unnest（）的数据到其原始形式，此时用的随机样本IDs。...也就是说，将eta = c（0.1）和max_depth = c（5）相加将为我们提供训练模型中一次迭代/循环的最佳参数，即，将eta = c（0.1）映射到max_depth = c（5）。...向eta = c（0.1，0.3）和max_depth = c（5）添加一个附加值会将eta = 0.1映射到max_depth = 5并将eta = 0.3映射到max_depth =5。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。...每条记录由记录的key值进行标识并映射到一个fileId。一条记录的key与fileId之间的映射一旦在第一个版本写入该文件时就是永久确定的。...例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。 Index- Hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新记录的key快速映射到对应的fileId。...取决于一个分区下数据的总量和列存的压缩效果，compaction操作依然能够创建parquet小文件。...依赖于hoodie-hadoop-mr类库，Presto和Spark SQL可以对Hudi格式的Hive Metastore表做到开箱即用。
如你在虚拟主机上部署 Davinci，启动端口为8080，该主机真实访问IP地址为192.168.1.1，你将虚拟主机的8080端口映射到80端口，则需打开 access 配置项，否则将不能正常使用 Davinci...Driver phoenix org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver mongodb mongodb.jdbc.MongoDriver elasticSearch – presto...com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver moonbox moonbox.jdbc.MbDriver cassandra com.github.adejanovski.cassandra.jdbc.CassandraDriver...alias_prefix和alias_suffix表示别名前后缀，仍以 mysql 为例，假设你的 sql 语句如下：select column as '列' from table 。...这里为 ‘column’ 起了别名为‘列’，那么‘’’将作为前后缀配置，前后缀必须成对被配置，可以都为空。 对于以上别名配置，你可以使用''将字符包起来，也可以使用转移符\，二者只能出现一种。
三个数据湖框架与Apache Spark的集成非常好，同时可以允许Redshift，Presto/Athena查询源数据，Hudi社区也已经完成了对多引擎如Flink的支持。...Pulsar还不支持任何开放格式，列存卸载支持Parquet格式。
如你在虚拟主机上部署 Davinci，启动端口为8080，该主机真实访问IP地址为192.168.1.1，你将虚拟主机的8080端口映射到80端口，则需打开 access 配置项，否则将不能正常使用 Davinci...| org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver | | mongodb | mongodb.jdbc.MongoDriver | | elasticSearch – presto...| com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver | | moonbox | moonbox.jdbc.MbDriver | | cassandra | com.github.adejanovski.cassandra.jdbc.CassandraDriver...alias_prefix和alias_suffix表示别名前后缀，仍以 mysql 为例，假设你的 sql 语句如下：select column as '列' from table 。...这里为 ‘column’ 起了别名为‘列’，那么‘’’将作为前后缀配置，前后缀必须成对被配置，可以都为空。 对于以上别名配置，你可以使用''将字符包起来，也可以使用转移符\，二者只能出现一种。
表1列出了相关函数的简要说明。...二维数组列下标 二维数组的一列 avg() 计算向量的平均值 m个n维向量 normalized_avg() 计算向量的归一化平均值（欧氏空间中的单位向量） m个n维向量 matrix_agg()...将向量合并进一个矩阵 向量 包含列的矩阵 表1 MADlib邻近度相关函数 2....select sum(norm1) norm1, sqrt(sum(norm2))norm2 from (select abs(unnest('{1,-2,3}'::float[])) norm1 ,...power(unnest('{1,-2,3}'::float[]),2) norm2) t; （2）欧几里得距离（L2范数） select madlib.dist_norm2
其中有比较多的表达式指标，在Kylin里面聚合函数的参数只能是单独的一列，像sum(if…)这种就不能支持，因此需要一些特别的解决方法。...把表达式单独转成一列，再基于这列做聚合就可以了。实际上宽表和表达式变换的处理可以用hive的view，也可以生成物理表。 第三个是精确去重的问题，目前的方案是基于Bitmap。...因为需要把每个值都能映射到Bitmap里,如果是long的话开销太大。如果用哈希的话就会冲突，造成结果不准确。...Presto是其中表现非常好的引擎，但是在OLAP这种特定的场景下，可以看到不管跟Kylin还是Druid相比差的都比较多，所以前两个测试包含了Presto结果，后面就没有包含了 这里比较有趣的现象是在第三个查询...在查询成本上，Presto是最好的，因为几乎不需要做什么特殊的处理，基本上Hive能读的数据Presto也都能读，所以这个成本非常低。
而 Hive 的查询引擎组件在性能和采用方面已经被 Presto/Trino 超越。 为了回答这个问题，让我们更深入地了解 Hive Metastore 目前提供的功能，以及已经出现的替代它的技术。...这个声明阶段将对象存储中的一组对象映射到 Hive 公开的表。 注册的一部分包括指定文件中保存的表的架构，以及一些描述列的元数据。...相对于描述其属性的现有列，记录可能会随着时间而改变。 或者属性集本身会随着时间而变化，从而导致表的架构发生变化。 上述注册过程为属于该表的每个附加数据文件提供了模式记录。...性能 由于 Hive Metastore 将表映射到底层对象，因此它允许根据对象存储支持的主键来表示分区。 分区的粒度可以由用户设置，如果分区平衡且数量合理，这种映射可以提高查询性能。
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