一、面试经验分享在与Impala相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：Impala架构与工作原理：能否清晰描述Impala的架构组成，包括Catalog Service、Statestore...Impala与其他查询引擎对比：能否对比分析Impala与Hive、Presto、Spark SQL等查询引擎的优缺点？在何种场景下更倾向于选择Impala？...Impala SQL 示例SELECT customer_id, SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date...但在某些场景下，如需要进行复杂ETL、大规模数据批处理、深度学习等任务时，可能需要考虑使用Hive、Presto、Spark SQL等工具。...希望本文的内容能帮助您系统梳理Impala相关知识，从容应对各类面试挑战。
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。...上执行SQL时，你就在运行1-多个catalogs.在Presto上定位一张表，是通过一个catalog的全限定名确定的，如hive.test_data.test代表在hive catalog，test_data...对于其他类型的connector，如ES, Presto的schema是用来组织一些表到特定的schema中，从而使底层的数据源能够在Presto层面说得通。...Presto把Statement 和 Query区分开是因为：在Presto中，statements是指Client提交上来的SQL语句，如： SELECT * FROM table WHERE id...当Presto调度一个query时，coordinator节点会查询连接器的SPI接口获得一个表可用的所有split集合。
因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。...元数据管理： Hive维护一个独立的元数据存储（通常由MySQL等RDBMS支持），存储表结构、列定义、分区信息等，为查询规划、优化和权限管理提供基础。...代码示例：Hive查询实战创建分区表并加载数据：-- 创建一个带有分区的Hive表，采用ORC文件格式以优化存储与查询效率CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( order_id...关键特性与优势分布式架构： Presto通过将查询任务分解到多个节点上并行执行，实现对大规模数据的高效处理和水平扩展。...代码示例：Presto（Trino）跨源查询查询Hive表：-- 查询Hive表中特定客户在2022年10月的订单数量SELECT order_id, product_id, COUNT(*) AS order_countFROM
MOLAP一般会根据用户定义的数据维度、度量（也可以叫指标）在数据写入时生成预聚合数据；Query查询到来时，实际上查询的是预聚合的数据而不是原始明细数据，在查询模式相对固定的场景中，这种优化提速很明显...预计算系统（Druid/Kylin 等）则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。...但现有的实现方式为先按照查询列值查询出主表数据，再根据主表附属表的关联字段，获取查询附属表的 sql，sql 为动态拼接出来，这种方式更偏向于即席查询的实现。...Presto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)。...HDFS、HBase、Amazon S3上的数据操作支持多种压缩编码方式：Snappy、Gzip、Deflate、Bzip2、LZO支持UDF和UDAF自动以最有效的顺序进行表连接允许定义查询的优先级排队策略支持多用户并发查询支持数据缓存提供计算统计信息
然后，Presto将查询分解为一个UNION ALL查询，以组合材料化数据以及来自基本表的非材料化新鲜数据。这使得查询可以提供新鲜度和低延迟，因为数据大小减小了。物化视图的另一个用例是子查询优化。...具体而言，基于成本的优化用于做出以下决策：（1）选择连接类型，包括广播连接和重新分配连接；（2）连接重排序以最小化总体内存使用。希望充分利用内存，同时提供CPU效率，而不超过内存限制。...在Meta中为了描述数据分布，为每个表分区存储统计信息；这里的分区是在第4.2节中定义的。所有写入仓库的数据的服务，包括Presto，都负责计算并发布分区统计信息到元数据存储中。...除了存储类型定义本身之外，还可以将额外信息与用户定义的类型关联起来。例如，通过SQL表达式表示的约束条件。这允许在运行时进行数据质量检查。例如，不希望UserId是负整数或超过一定长度。...用户定义的类型允许业务领域专家对其数据进行建模，以反映表中的用户数据，并将隐私策略与其关联。例如，表所有者可以定义一个Email类型，应在着陆时立即进行匿名化，并在7天后删除。
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！ 文章目录 前言 1....Catelog 的定义文件是在 Presto 的配置目录中。 Schema Schema 是用于组织 table。把 catelog 和 schema 结合在一起来包含一组的表。...Table Table 跟关系型的表定义一样，但数据和表的映射是交给 Connector。...中的数据库 Table：对应 MySql 中的表 2）Presto 的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...包括从Presto的简介，安装部署，命令行 Client 的安装，基本使用，可视化客户端的安装与基本使用，以及使用任何一个组件我们都很注重的优化 … 希望大家看完之后能够有所收获！
Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等，而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器...Presto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)。...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。...S3上的数据操作 支持多种压缩编码方式：Snappy、Gzip、Deflate、Bzip2、LZO 支持UDF和UDAF 自动以最有效的顺序进行表连接 允许定义查询的优先级排队策略...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。
Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等，而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器...Presto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)。...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。...：Snappy、Gzip、Deflate、Bzip2、LZO 支持UDF和UDAF 自动以最有效的顺序进行表连接 允许定义查询的优先级排队策略 支持多用户并发查询 支持数据缓存 提供计算统计信息（COMPUTE...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。
两者都经历了从 MYSQL -> 预计算 KV 引擎的方式的演变，最终 ClickHouse 选择了 ROLAP(当然也可以通过用户定义物化视图的方式在一些场景中做预聚合计算) 的方式，而 Druid...而代码编译生成通过改成以数据为中心的方式消除这部分的开销，尽可能地将计算保持在 CPU 寄存器中。...Presto 是一个 SQL on Hadoop 系统，通过 SQL 让用户快速查询 HDFS 上的数据。其全内存 + Pipeline 的设计使得比类似功能的 Hive 和 Spark 更为快速。...当维度多的时候，维度基数大的情况下，预聚合能力就不再有那么好的效果，实时聚合的效率也不那么高。 在一些场景，比如跨天去重，业务方希望做到精确查询，无法做到。...有些 SQL 语法，比如当 Join 的左表是 subquery，而不是表的时候，ClickHouse 无法进行分布式 Join，只能在分布式表的 Initiator 的单节点进行 Join。
后来，Presto 其中的几个人出来创建了更通用的 Presto 分支，取名 Presto SQL，版本号以 xxx 来划分，例如 345 版本，这个开源版本也是更为被大家通用的版本。...这是官网对Presto的定义，Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等，而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器...Presto是一个分布式的SQL查询引擎，组装了多个并行计算的数据库和查询引擎（这就是MPP模型的定义）。Presto不是依赖单机环境的垂直扩展性。...可以简理解为：数据源.数据库.数据表。 ? 另外，presto的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...最后，有赞在使用Presto的过程中发生的主要问题包括： HDFS 小文件问题 HDFS 小文件问题在大数据领域是个常见的问题。数仓 Hive 表有些表的文件有几千个，查询特别慢。
Presto prestodb.io Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等，...Presto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由于是基于内存的，而 Hive 是在磁盘上读写的，因此 presto 比hive快很多，但是由于是基于内存的计算当多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。...直接上 Kylin 的特性，如下图，来自官方 Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。
作为一名专注于大数据技术的博主，我深知Presto（现更名为Trino）作为一款高性能SQL查询引擎，在现代数据栈中的重要地位。...能否举例说明如何自定义连接器以接入新的数据源？...一个查询会被分解成多个Stage，每个Stage包含多个并行执行的Task，每个Task处理Split（数据源上的逻辑分区）。...9083');-- 查询Hive表SELECT * FROM hive.default.sales_data LIMIT 10;若需接入新的数据源，可以参考官方文档开发自定义连接器，实现Connector...希望本文的内容能帮助您系统梳理Trino相关知识，从容应对各类面试挑战。
词法规则： 词法语法由词法规则组成，且可被分解成多个模式，词法规则不能包含参数，返回值或局部变量。词法规则名称必须以大写字母开头，与语法规则名称区别开来。...所有的词法符号都包含一组预定义的只读属性。这些属性包括一些有用的属性，如词法符号的类型以及匹配的文本等。...目前，使用HQL语法作为统一SQL语法，根据SQL复杂度，解析SQL使用的表或Operator（如Join、Count、Distinct）访问HiveMeta来计算SQL成本等等信息进行路由不同引擎。...改写词法文件 Hive、SparkSql和Presto语法都是基于SQL的，也都是标准SQL基础上因实现功能各异实现的不同语法，但90%语法相同，于是笔者也像SparkSQL一样对Presto...（通过去年Hive 优化器源码研究，熟悉HiveMeta元数据每张表的功能，这不是问题）增加数据类型判断，隐式转换及SQL重写优化功能等等。
缺点：重放SQL的时候可能元数据发生改变，比如临时表可能被Drop，没有临时自定义函数UDF，或者SQL解析失败。 方案二：运行时分析SQL并收集。...写入速度优化 以DB名+表名+字段名作为唯一key，实现getOrCreateVertex，并对vertex id缓存，加速顶点的加载速度。...，查询任务ID，报表ID，都可以获取到输入，输出的表和字段的关系。...作为数据资产评估的依据，统计表、字段读写次数，生成的表无下游访问，包括有没有调度任务，报表任务，即席查询。 6.2 元数据管理 统计一张表的生成时间，而不是统计整个任务的完成时间。...在任务结束后，获取该任务所有输出的表，进行预配的规则进行数据质量校验。
主要功能点包括：路由策略，多引擎支持，引擎资源配置，引擎参数动态组装，SQLLispengine 生成，SQL 自适应执行，统一数据查询缓存，FreeMaker SQL 动态生成等功能。...多引擎查询 数据服务支持目前公司内部所有 OLAP 和数据库类型，包括 Spark、Presto、Clickhouse、Hive 、MySQL、Redis。...图 6.SQL 维度模型 自定义语法（Lisp）描述指标的计算公式 Lisp 是一套自定义的语法，用户可以使用 Lisp 来描述指标的计算公式。...语法树 通过自定义的 Listener 遍历语法树 在遍历语法树的过程中，结合指标的 query engine(presto/spark/clickhouse/mysql) 元数据生成对应的查询引擎的...SQL 作业流程 用户通过 Client 提交原始 SQL，这里以 Presto SQL 为例，Client 在提交作业时，指定了 SQL 路由，则会首先通过访问 SQLParser 服务，在发送给 Master
主要功能点包括：路由策略，多引擎支持，引擎资源配置，引擎参数动态组装，SQLLispengine 生成，SQL 自适应执行，统一数据查询缓存，FreeMaker SQL 动态生成等功能。...多引擎查询 数据服务支持目前公司内部所有 OLAP 和数据库类型，包括 Spark、Presto、Clickhouse、Hive 、MySQL、Redis。...图 6.SQL 维度模型 自定义语法（Lisp）描述指标的计算公式 Lisp 是一套自定义的语法，用户可以使用 Lisp 来描述指标的计算公式。...语法树 通过自定义的 Listener 遍历语法树 在遍历语法树的过程中，结合指标的 query engine(presto/spark/clickhouse/mysql)元数据生成对应的查询引擎的 SQL...SQL 作业流程 用户通过 Client 提交原始 SQL，这里以 Presto SQL 为例，Client 在提交作业时，指定了 SQL 路由，则会首先通过访问 SQLParser 服务，在发送给 Master
在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。...image.png Presto在Uber的应用 Uber 使用开源 Presto 来查询几乎所有的数据源，包括动态的和静态的。 Presto 的多功能性使我们能够做出明智的、数据驱动的业务决策。...您可以阅读我们之前关于在 Uber 使用 Pinot 的博客。 但是，实时 OLAP 需要一个重要的载入过程来创建一个从 Kafka 流中提取的表并调整该表以获得最佳性能。...image.png 查询过滤 为了提高 Kafka 和 Presto 集群的可靠性，我们希望避免大型查询读取过多的数据。...我们进行了更改，允许我们从连接器配置中指定 Kafka 消费者客户端 ID。 通过此更改，我们可以为 Presto 中的所有工作人员使用静态 Kafka 客户端 ID，并且他们将受制于相同的配额池。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
