本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。...关键特性与优势HiveQL： 一种类SQL语言，支持大部分标准SQL操作，并扩展了对半结构化数据（如JSON、Avro）的支持。用户可以使用熟悉的SQL语法操作Hadoop上的大数据。...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。...SQL解决方案Trino 是Presto项目的一个分支，它继承了Presto的核心能力，并在此基础上强化了企业级功能。...Presto（Trino） 在需要快速、交互式查询多种数据源的场景中表现出色，如即席分析、商业智能报告和实时数据探索。
在每个引擎中使用相同的测试数据集，并保持相同的配置和硬件环境。 对于每个查询，多次执行并取平均值，以减少测量误差，设置每次查询超时时间为 500 秒。...Presto 只在 SQL67 和 SQL72 发生 Timeout，其他查询测试都跑通了。...下图 2 是基础查询场景下四个引擎的平均查询时间： 图 2 TPC-DS 基础查询的性能对比 连接查询场景 连接查询是常见的多表查询场景，它通常使用 JOIN 语句连接多个表，并根据指定条件进行数据检索...其次是 Doris 和 Presto 表现相对较好，但 Presto 在 SQL68 和 SQL73 出现 Timeout，Doris 也在 3 个 SQL 查询出现 Timeout，Clickhouse...在选择 OLAP 引擎时，还需要考虑其他因素，如可扩展性、易用性、稳定性等。在实际应用中，需要根据具体业务需求进行选择，并对引擎进行合理的配置和优化，以获得最佳的性能表现。
(如Spark, Hive, Flink, Presto)，支持为每个SQL智能挑选最优的执行引擎； 标准SQL语法：支持SQL 2003、Oracle12和MySQL5语法。...性能优势：TPC-DS基准评测 目前我们评估了在1GB和100GB的TPC-DS性能测试基准数据集之上，SuperSQL V0.1版本与社区SparkSQL JDBC基线相比，在Hive和PG数据源上执行...99条TPC-DS SQL查询的响应时间。...上图展示了在1GB数据规模下，SuperSQL和Spark JDBC针对所有99条TPC-DS SQL（部分SQL带分号拆分为两条串行执行，实际为103条）执行时间的对比情况。...，等等； 最优执行引擎的智能选择：不同的SQL可能适合于不同类型的计算引擎（Hive，Spark，Flink，Presto等）来执行，目前路由基于简单的规则和启发性代价，未来要开发一套智能规则，根据每个
(如Spark, Hive, Flink, Presto)，支持为每个SQL智能挑选最优的执行引擎； 标准SQL语法：支持SQL 2003、Oracle12和MySQL5语法。...性能优势：TPC-DS基准评测 目前我们评估了在1GB和100GB的TPC-DS性能测试基准数据集之上，SuperSQL V0.1版本与社区SparkSQL JDBC基线相比，在Hive和PG数据源上执行...99条TPC-DS SQL查询的响应时间。...1GB查询时间分析 耗时分布对比 上图展示了在1GB数据规模下，SuperSQL和Spark JDBC针对所有99条TPC-DS SQL（部分SQL带分号拆分为两条串行执行，实际为103条）执行时间的对比情况...，等等； 最优执行引擎的智能选择：不同的SQL可能适合于不同类型的计算引擎（Hive，Spark，Flink，Presto等）来执行，目前路由基于简单的规则和启发性代价，未来要开发一套智能规则，根据每个
3、数据湖性能对比工具与方案 测试利用了 TPC-DS 基准，该基准由交易处理性能委员会（TPC）创建的数据集和查询组成。在衡量数据分析工具和数据库的性能方面，TPC-DS 是公认的行业标准。...本次性能对比测试共 97 个 SQL 查询，使用 TPC-DS 工具定制数据量，测试数据与实际商业数据高度相似，因此可结合在 TPC-DS 测试基准下所开发出的 TPC-DS 测试工具对大数据产品进行性能分析...而 DLC 则支持通过一套标准 SQL 语法几乎可以无缝在 DLC Serverless Spark 和 DLC Serverless Presto 引擎上运行。...Presto和 Spark 独享引擎均支持按量计费和包年包月。 云原生数据湖为什么要选择 DLC？...产品支持使用标准 SQL 语法，无缝运行于多个引擎，用户使用标准 SQL 即可开始数据分析。 支持云上多种数据设施，用户无需额外加载数据，通过统一的数据视图，实现多源异构数据联合分析。
然而，在MapReduce中手动编写、优化和维护复杂查询是困难的，因此在Hadoop之上开发了类似SQL的声明性语言，如Hive [28]。...优化从向备忘录的根组提交初始优化请求开始，指定查询的要求，如结果分布和排序顺序。向组g提交请求r相当于请求在g中以根物理运算符满足r的最低成本计划。...在不同的系统中优化TPC-DS查询事实上是相当具有挑战性的，因为目前系统对SQL的支持有限。...例如，Impala尚不支持窗口函数、没有LIMIT的ORDER BY语句以及一些分析函数如ROLLUP和CUBE。 Presto尚不支持非等值连接。Stinger目前不支持WITH子句和CASE语句。...然而，Stinger的大多数查询在合理的时间限制内无法返回结果，而Impala和Presto的几乎所有查询都因内存错误而失败。
我们在3年多的时间里，做了大量优化和二次开发，积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化，同时也提供了大量稳定性建设经验。 1....而在19年初（0.215版本是社区分家版本），Presto社区分家，分为两个项目，叫PrestoDB和PrestoSQL，两者都成立了自己的基金会。...同时，因为使用Gateway，即使SQL查询出错，SQL也会转发到Spark及Hive上，所以我们没有使用Presto的Spill to Disk功能。...信息变动，Coordinator会定时更新label信息，这样调度时根据SQL指定的label信息来获取对应的Worker机器，如指定label A时，那调度机器里只选择Worker A 和 Worker...与HDFS混部署，数据和客户端在同一台机器上时，短路读时一直wait锁，导致查询Hang住超时，Hadoop社区已解决 超卖导致Worker Young GC Exhausted，优化GC参数，如设置-
在这篇文章中，我们将探讨如何将这两个重要的服务结合起来，即在 Uber 的 Kafka 上，通过 Presto 实现轻量级的交互式 SQL 查询。...实际上，Uber 早在数年之前就已经开始使用 Apache Pinot，而现在，Pinot 已经成为 Uber 数据平台中的一个重要技术，它可以为多个关键任务进行实时分析应用。...Presto 以其强大的跨数据源的查询联合能力而闻名，因此可以让 Kafka 和其他数据源（如 Hive/MySQL/Redis）进行关联，从而获得跨数据平台的洞察力。...一旦验证完成，Kafka 连接器从 Kafka 集群管理服务中获取集群和主题信息，从模式服务中获取模式。然后， Presto 工作器与 Kafka 集群并行对话，获取所需的 Kafka 消息。...在这之前，工程师们需要花费数十分钟甚至更长的时间来查询我们上面提到的例子的数据，但现在我们可以写一个简单的 SQL 查询 SELECT * FROM kafka.cluster.order WHERE
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）...当一个Worker节点开始工作后，它会把自己注册到coordinator的注册服务上，从而使Coordinator节点可将task调度到自己执行。...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...Query Execution Model Presto执行SQL语句，并且转化为执行计划，在由coordinator 和 workers组成的分布式集群上运行。...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
Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。...Presto 使用场景 Presto 的灵活性和强大功能让户可以自己决定使用 Presto 的程度。对于一个特定的问题，只能从一个小的用途开始。大多数 Presto 用户都是这样开始的。...4.1 SQL 分析场景 RDBMS 和 SQL 的使用已经存在了很长时间，并且证明非常有用。没有他们，任何企业都无法运作。实际上，大多数企业都在运行多个系统。...现在，数据湖经常使用云服务商或其他开源项目提供的 HDFS 以外的其他对象存储系统。...另一方面，从操作的 RDBMS 或事件流系统（如 Kafka）中获取数据并将其移入数据湖以减轻 RDBMS 中的查询负担也是很常见的。
GB到PB以上的海量数据集中获取有价值的信息。...Presto严格的分区类型检查和表类型检查，导致大量用户在Presto上发起的查询以失败告终，对于那些使用老分区重新刷数据的用户简直就是灾难。...认证不规范 很早以前，携程在Presto中内部嵌入一个Mysql的驱动, 通过在Mysql表中存放用户账号和密码访问Presto的权限认证。实际上和大数据团队整体使用Kerberos的策略格格不入。...自动发现并杀死长时间运行的查询。 兼容性方面 修复对Avro格式文件读取时丢失字段的情况。 兼容通过Hive创建 view，在Presto上可以对Hive view 做查询。...在此基础上： 修复了一系列Presto on carbon data 的功能和性能的问题 对比了Presto on carbon data 和Presto on hive，得出结论：Presto on
另一方面，TPC-DS基准仍然是衡量SQL-on-Hadoop系统性能的事实上的标准。 我们报告了实验结果，以回答有关SQL-on-Hadoop系统的一些问题。...结果绝不是确定的，但应阐明每个系统的位置以及它在SQL-on-Hadoop的动态环境中的发展方向。特别是，结果可能与对Hive、Presto和SparkSQL的一些普遍看法相矛盾。...测试的结果 在测试中，我们使用Beeline或Presto客户端从TPC-DS基准提交99个查询。...但是，其他系统从预热的容器/工人开始，因此倾向于在前几个查询中快速运行。...Presto和SparkSQL也是较新的版本，因此结果比Red和Gold集群更准确地反映了每个SQL-on-Hadoop系统的当前状态。
前一段时间，为了更好的与 Facebook 的 Presto 进行区分，Presto SQL 将名字改为 Trino，除了名字改变了其他都没变。...利用这种架构，Presto查询引擎能够并行的在集群的各个机器上，处理大规模数据的SQL查询。Presto在每个节点上都是单进程的服务。...一个 task 的资源使用是这个线程下所有 split 的执行时间的累计，为了最小化协调时间，Presto 的 CPU 使用最小单位为 task 级别并且进行节点本地调度。...在滴滴内部，Presto 主要用于 Ad-Hoc 查询及 Hive SQL 查询加速，为了方便用户能尽快将 SQL 迁移到 Presto 引擎上，且提高 Presto 引擎查询性能，我们对 Presto...不过这类业务通常数据量不是非常大，而且通常都是大宽表，也就不需要再去 Join 别的数据，Group By 形成的 Group 基数和产生的聚合数据量不是特别大，查询时间主要消耗在数据扫描读取时间上。
2022年2月22日，在今天这个特殊的日子里，历经多年持续迭代和千万周期实例并发调度考验的Taier（太阿）终于开源了！...，还能有效保障大数据平台的平稳运行，功能强大，一如太阿剑威力无穷。...Taier（太阿）调度系统架构图 在Taier Logo的设计上，我们围绕系统本身开放包容、简单易用的特性，在设计中融入了积木、剑、蜂巢等元素。...每个节点都可以处理任务调度与提交；任务多时会优先缓存在内存队列，超出可配置的队列最大数量值后会全部落数据库；任务处理以队列方式消费，队列异步从数据库获取可执行实例 实战检验：得到数百家企业客户生产环境实战检验...的多个开源项目如Flink、Spark 作为计算组件实现数据同步和批处理计算，得益于开源社区才有如今的太阿 Taier。
湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...SQL，他们基于兼容Spark API的闭源Photon内核和DeltaLake存储格式以及S3对象存储的湖仓一体架构，宣称在TPC-DS Benchmark上性能超过专门的云数据仓库SnowFlake...在开源社区领域，Iceberg、Hudi、DeltaLake等项目的出现也为在SQL on Hadoop的数据湖技术方案上实现湖仓一体提供了基础的技术储备。...对比开放的SQL引擎、存储格式如：Presto、Spark、ORC、Parquet和分布式数仓如：ClickHouse、SnowFlake对应层的实现，其实差别不大，开源分布式引擎一直在逐渐补足SQL...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。
这种架构带来的好处，首先是资源配置更加灵活，存储和计算部分可以各自选择合适的机型部署，当存储资源不足或者计算资源不足时它们又能够独立地进行扩容，其次可以分别针对计算和存储进行性能或成本上的极致优化。...Presto是一个高性能、分布式的SQL执行框架。...图2 TPC-DS 100G多表关联查询性能对比 Presto真正做到了"SQL on anything"。...DLC通过解析SQL识别和拦截危险的操作，如修改线上业务数据库，避免对用户数据和服务造成破坏。...DLC作为腾讯云数据湖体系架构的重要组成部分，还在持续的迭代和打磨，未来计划在以下方面进一步完善： 支持更多云上数据源的联合分析。 文件缓存优化，提升查询性能。
简介 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。...以下是你必须处理的一些问题： 可靠的完成时间：运行数小时的查询可能会失败，从头开始重新启动它们会浪费资源，并使我们难以满足完成时间的要求。...以下是 Tardigrade 项目带来的效果： 当长时间运行的查询遇到故障时，我们不必从头开始再运行它们。...我们可以将时间花在分析和交付业务价值上，而不是花时间调优 Trino 集群以满足我们的工作负载需求，或者重新组织工作负载以满足我们 Trino 集群能力。...在实现上，Trino 和 PrestoDB 有一些不一样，PrestoDB 为了同时支持 ETL 和即时查询，在初期是开发了代号为 Presto Unlimited 的项目，其主要是将表进行分桶，每个桶的数据是独立的
ABSTRACT Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。...这不仅防止了精确的内存管理，而且使我们无法利用现代的矢量化CPU执行，如SIMD。Velox [41]是一个最初从Meta的Presto孵化出来的项目，用于支持C++矢量化执行。...然而，两者之间的语言差异导致了高用户摩擦。Presto on Spark项目旨在统一堆栈，同时具有来自Presto的语言语义以及来自Spark的可扩展性和可靠性。...从2022年初开始，Meta开始将所有SparkSQL工作负载迁移到Presto on Spark上，以统一SQL接口。...本文中的Presto直接从SQL评估引擎开始，并逐渐在Spark之上演变出容错支持。F1 [43]是另一个利用交互式引擎作为库并在MapReduce框架 [20]上运行以支持容错的例子。
如主键字段是否唯一。 Validity：合规性。如字段长度是否合规、枚举值集合是否合规。 Consistency：一致性。如表与表之间在某些字段上是否存在矛盾。...目前该开源项目仅在 Accuracy 类的规则上进行了实现。 Griffin 是一个完全闭环的平台化产品。其质检任务的执行依赖于内置定时调度器的调度，调度执行时间由用户在 UI 上设定。...规则绑定 在 DS 的前端交互上支持为任务直接绑定校验规则，规则列表通过 API 从 DQC 获取，这种方式在用户的使用体验上存在一定的割裂（规则创建和绑定在两个平台完成）。...同时，在 DQC 的前端亦可以直接设置关联调度，为已有任务绑定质检规则，任务列表通过 API 从 DS 获取。同一个任务可绑定多个质检规则，这些信息将存储至 DS 的 DAG 元信息中。...Query 的实现方式又可分为两种： Spark 实现 优点：实现可控，灵活性更高。 缺点：配置性要求较高。 Presto SQL 实现 优点：不需要额外配置，开发量少，拼接 SQL 即可。
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...2.2.1 Hive on MR select count(1) from status_updates where ds = '2009-08-01' Hive_compile 2.2.2 Presto...尾部的file footer和post script提供全局信息，如每个strip的行数，各列数据类型，压缩参数等。...分配到位了才开始执行查询，这种方式也能让它的流水线式的计算不至于阻塞。...Impala和Hive也支持查询hbase。Spark SQL也在1.2版本开始支持External Datasource。国内也有类似的工作，如秒针改造Impala使之能查询postgres。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
