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/
Hudi 技术规范的核心实现，现在独立于 Hadoop; • hudi-hadoop-common 模块包含基于 Hadoop 文件系统 API 的实现，可与 Spark、Flink、Hive 和 Presto...请注意，Presto 和 Trino 将基于 Hudi 0.15.0 版本发布，并进行此类更改。...该 hudi-hadoop-common 模块由 Spark、Flink、Hive 和 Presto 集成使用，其中逻辑保持不变。...Hudi-Native HFile 读取器 Hudi 使用 HFile 格式作为基本文件格式，用于在元数据表 （MDT） 中存储各种元数据，例如文件列表、列统计信息和布隆过滤器，因为 HFile 格式针对范围扫描和点查找进行了优化...为 Athena 使用 S3 Scheme 最近的 Athena 版本在分区位置有 s3a 方案时静默删除 Hudi 数据。使用分区 s3 方案重新创建表可解决此问题。
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 -
OLAP可细分为不同类型，常见类型包括： ROLAP：Relational OLAP，基于关系型数据库扩展的多维数据集分析操作，基于标准的SQL查询来执行复杂的分析和聚合，例如Spark、Presto系统...GROUPING SETS GROUPING SETS 是基于GROUP BY子句之上提供的高级分组聚合功能，允许在单个 SQL语句中对多组列进行聚合计算。...，旋转列值并转换为 SELECT 子句中的多个列。...PIVOT 子句语法结构：基于FOR column_list 指定旋转后替换的列，IN expression_list 指定聚合列的条件。...与Presto中 CROSS JOIN UNNEST实现类似。
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。
msigdb/collections.jsp 下载gmt文件,no.1 h_df = read.gmt("day10/h.all.v2023.2.Hs.symbols.gmt")[,c(2,1)] #第二列和第一列交换位置了...h_list = unstack(h_df) #然后将这个交换后的矩阵转换为一个每个基因集对应一个列向量的数据结构， ?...require(presto))devtools::install_github("immunogenomics/presto",upgrade = F,dependencies = T) BiocManager...require(presto))devtools::install_github("immunogenomics/presto",upgrade = F,dependencies = T) BiocManager...identifyOverExpressedGenes(cellchat) # 识别过表达基因 # 识别配体-受体对 cellchat <- identifyOverExpressedInteractions(cellchat) # 将配体、受体投射到
require(presto))devtools::install_github('immunogenomics/presto')library(CellChat)library(ggplot2)library...identifyOverExpressedInteractions(cellchat) # 识别配体-受体对cellchat <- projectData(cellchat, PPI.human)#慢 将配体、受体投射到...右侧和上方的条形图是该行/列通讯概率之和netVisual_heatmap(cellchat, signaling = pathways.show, color.heatmap = "Reds") #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。
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