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支持在线数据查询，包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。Presto以分析师的需求作为目标，他们期望响应时间小于1秒到几分钟。 Presto终结了数据分析的两难选择，要么使用速度快的昂贵的商业方案，要么使用消耗大量硬件的慢速的“免费”方案。
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。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储，presto连接hive快速ad-hoc查询，但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求，多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
EMR用户常常会将使用不同资源管理系统的组件混合部署在同一个集群，这样会出现资源竞争的情况。若各组件资源超额配置，可能有机器宕机的风险。本文将从案例分析来聊聊混部集群资源配置需要注意的事项
为了满足企业大数据对联邦查询、高性能交互式查询、成本优化的需求，DLC团队正式发布数据湖计算DLC2.2.5版本！该版本推出联邦查询增强、网络配置模块、日志信息、原生函数等重磅特性～全方位提升产品能力，助力企业数据资产分析与管理！ 重点特性 重点特性一：联邦查询分析增强，支持更多数据源 联邦查询新增Postgresql， SQLServer， ClickHouse三种数据源支持，支持数据源连通性测试。联邦查询分析覆盖更多用户使用场景，提高用户使用便捷性。 重点特性二：新增网络配置管理模块，规范数据引擎
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
数据仓库的数据体系严格、治理容易，业务规模越大，ROI 越高；数据湖的数据种类丰富，治理困难，业务规模越大，ROI 越低，但胜在灵活。
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异，不断推陈出新，在各种场景下有不同引擎的价值：flink擅长于实时数据集成/实时计算；spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习；presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析；clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析，tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎，考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期（test，adhoc，prod，backfil
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
Presto因其优秀的查询速度被我们所熟知，它本身基于MPP架构，可以快速的对Hive数据进行查询，同时支持扩展Connector，目前对Mysql、MongoDB、Cassandra、Hive等等一系列的数据库都提供了Connector进行支持。是我们常用的SQL on Hadoop的解决方案。那么我们今天就来看一下，当我们选择Presto作为我们的查询引擎之后，我们需要考虑的问题。
作者｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。
作者介绍 毛宝龙 腾讯高级工程师，Alluxio PMC & Maintainer，Apache Ozone committer，腾讯 Alluxio OTeam 开源协同团队负责人。主要负责腾讯 Alluxio 的研发和落地工作和 Apache Ozone 的文件系统方向的研发工作。 DOP(Data Orchestration Platform) 是腾讯推出的数据编排平台服务。定位通用数据编排。无论是大数据和AI，无论公有云、私有云和腾讯内网都在使用统一的数据编排平台 DOP，如腾讯云DLC、EMR等产
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
Linkflow 作为客户数据平台（CDP），为企业提供从客户数据采集、分析到执行的运营闭环。每天都会通过一方数据采集端点（SDK）和三方数据源，如微信，微博等，收集大量的数据。这些数据都会经过清洗，计算，整合后写入存储。使用者可以通过灵活的报表或标签对持久化的数据进行分析和计算，结果又会作为MA (Marketing Automation) 系统的数据源，从而实现对特定人群的精准营销。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
本文介绍了大数据计算引擎在数据平台中的重要性，重点讲解了Hadoop、Spark、Flink和ClickHouse这四种引擎的特点和适用场景。通过对比分析，总结了各引擎在性能、易用性、功能丰富度、适用业务场景等方面的差异。同时，分享了在金融、互联网、运营商、公共服务等行业中，各引擎在实时分析、离线批处理、海量数据存储等方面的实践案例。此外，还探讨了各引擎在数据开发、数据治理、数据服务等方面的挑战和机遇。
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。
Presto设计精巧，可以处理海量数据，最大化地利用硬件性能，计算全部在内存中完成，很好的利用高速网络来进行数据调度。性能基本上是Hive的10倍。
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。
作者简介 张巍，携程技术中心大数据资深研发工程师。2017年加入携程，在大数据平台部门从事基础框架的研发和运维，目前主要负责 Presto，Kylin，StructedStreaming 等大数据组建的运维，优化，设计及调研工作。对资源调度，OLAP引擎，存储引擎等大数据模块有浓厚的兴趣， 对 hdfs，yarn，presto，kylin，carbondata 等大数据组建有相关优化和改造经验。 一、背景介绍 携程作为中国在线旅游的龙头，提供酒店，机票，度假等服务，这些服务的背后是基于各个部门每天对海量数
Flume 是一个分布式的日志收集系统，它可以将应用服务器产生的日志、消息中间件 (比如 kafka) 的消息等其他数 据串联起来发送到指定的存储以供数据分析使用。EMR 是腾讯云提供的托管 Hadoop 服务，相比自建 hadoop 集群 EMR 提供了完善的集群管理、服务监控、安全管理、以及存储分离等特性，区别于自建 EMR 在计算存储分离方便 做了大量优化工作以降低在使用 Hadoop 相关服务时候的成本，本文核心介绍如何使用 Flume、EMR、对象存储
定性上讲，三者均为 Data Lake 的数据存储中间层，其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal，起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。与数据库不同的是，这些 meta 文件是与数据文件一起存放在存储引擎中的，用户可以直接看到。这种做法直接继承了大数据分析中数据对用户可见的传统，但是无形中也增加了数据被不小心破坏的风险。一旦某个用户不小心删了 meta 目录，表就被破坏了，想要恢复难度非常大。
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
本文主要介绍了 Presto 的简单原理，以及 Presto 在有赞的实践之路。
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。
Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似，开发者可以使用非常接近原生的Scala
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
Presto是一个开源的分布式SQL引擎，因其查询具有低延迟、高并发性和原生支持多数据源的特点而广受认可。Alluxio是一个开源分布式文件系统，以内存速度提供统一的数据访问层。Presto和Alluxio的组合(见文末链接1)在京东(见文末链接2)、网易(见文末链接3)等许多公司中越来越受欢迎，这些公司将Alluxio构建在慢速或远程存储之上作为分布式缓存层，以便查询热数据，避免反复从云存储中读取数据。
天穹SuperSQL是腾讯自研，基于统一的SQL语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期，从采集-存储-计算-分析-洞察。还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 Presto在腾讯天穹SuperSQL大数据生态中，定位为实现秒级大数据计算的核心服务。主要面向即席查询、交互式分析等用户场景。Presto服务了腾讯内部的不同业务场景，包括微信支付、QQ、游戏等关键业
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询，也就是我们常说的 Ad-Hoc Query，很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂，除了交互式查询场景，很多公司也需要批处理；但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎，将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题，所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器，对 SQL 进行预先处理，如果是一个即时查询就走 Presto，否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题，但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。
实时即未来，最近在腾讯云流计算 Oceanus（Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
1. 去到不健康节点的机器，用du命令去查看/data目录数据大小的分布情况，找出占比最大的目录
天穹 SuperSQL 是腾讯自研，基于统一的 SQL 语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的 Data Cloud 上，业务方可以消费完整的数据生命周期，从采集-存储-计算-分析-洞察。还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 Presto 在腾讯天穹 SuperSQL 大数据生态中，定位为实现秒级大数据计算的核心服务。主要面向即席查询、交互式分析等用户场景。Presto 服务了腾讯内部的不同业务场景，包括微信支
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
sentinel 增加规则的方式 包括三种，数据源加载，代码加载，控制台加载；每一类流控规则我都会从这三个方面去说明如何使用。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
导读：大家好，我是来自唯品会实时平台 OLAP 团队的王玉，主要负责唯品会这边 Presto、Kylin、ClickHouse、Kudu，这些在 OLAP 比较常用组件的开源修改、组件优化还有维护的工作，并且我们还负责一些为业务指导、设计 OLAP 方案支持的工作。
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。
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