参考文章：https://prestosql.io/blog/2019/04/23/even-faster-orc.html 最近Presto的官网发表了一篇文章，叙述了新版本的Presto对ORC格式读取的性能优化过程...在 TPC-DS benchmark 测试中，对于 ORC 格式新的读取方式 Presto 总的查询耗费时间减少了约5%，CPU使用量减少了约9%。 What improved?...对于ORC各个数据类型的优化 Why exactly is this faster?.../blob/308/presto-orc/src/main/java/io/prestosql/orc/stream/BooleanInputStream.java#L218）。...对使用zlib压缩算法的ORC格式进行测试，结果如下。
233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。...Presto的使用举例 比如说，你想对存储在不同数据源中的数据，如HDFS、Mysql、HBase等通过一个SQL做查询分析，那么只需要把每一个数据源当成是Presto的Connector，对应实现Presto...Presto跑批的限制原因： ? Presto跑批的条件： ? 所以他们提供了Presto on Spark方案，这样做的好处是可以统一用户使用的SQL方言差异，UDF差异。 ?...Presto的基本概念 前面主要谈了Presto的使用场景，下面简要从 Presto的架构和基本术语上介绍Presto。 Presto架构 Presto的架构图如下： ?...Coordinator Presto中的Coordinator节点负责解析SQL语句，生成并优化物理执行计划，管理Presto worker节点。它是Presto运行的“大脑”。
Presto介绍一、Presto出现背景Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。...2012年秋季，Facebook开发Presto，目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询，每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。...Presto官网地址：https://prestodb.io图片二、Presto特点多数据源Presto可以支持MySQL、PostgreSQL、cassandra、Hive、Kafka等多种数据源查询...但是Presto不支持存储过程，不适合大表Join操作，因为Presto是基于内存的，多张大表关联可能给内存带来压力。...Presto性能是Hive的10倍以上。
ORC文件格式 在Hive 0.11.0版本引入此功能 ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。...当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。...state string, zip int ) STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE"); 除此之外，还可以为表指定压缩算法： CREATE...tblproperties ("orc.compress"="Zlib"); 通常不需要设置压缩算法，因为Hive会设置默认的压缩算法 hive.exec.orc.default.compress=...我们通常的做法是将 HDFS 中的数据作为文本，在其上创建 Hive 外部表，然后将数据以 ORC 格式存储在Hive中： CREATE TABLE Addresses_ORC STORED AS ORC
一、Presto简介 1、PRESTO是什么？ 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。...CDH 5 支持以下文件类型：Text, SequenceFile, RCFile, ORC 此外，需要有远程的Hive元数据。...二、Presto安装部署 1、下载presto tar包： https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.189/...如果在一个节点上安装多个Presto实例（例如：在同一台机器上安装多个Presto节点），那么每个Presto节点必须拥有唯一的node.id。...三、部署presto client 1、下载： https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.189/presto-cli
第3章 Presto优化 3.1 数据存储 1）合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。...2）使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); 先将数据灌入orc表，然后更换表名 insert overwrite table bdc_dm.res_category_orc...3.4 注意事项 ORC和Parquet都支持列式存储，但是ORC对Presto支持更好（Parquet对Impala支持更好） 对于列式存储而言，存储文件为二进制的，对于经常增删字段的表，建议不要使用列式存储...对比数据仓库，dwd层建议不要使用ORC，而dm层则建议使用。
采用建表过程中，直接：stored as orc，就可以指定。 然而用传统文本文件导入的方式，再进行查询测试，如select count(*) from table XX....则会出现：Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Malformed ORC file的问题。...找到解决办法，由于TXT文档导入，无法生成ORC数据结构，所以需要先导入临时表，再从临时表中再导到ORC表中。
utm_source=tag-newest 5.1 如何加快在Presto上的数据统计 很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。...若要提高数据统计的速度，可考虑把Mysql中相关的数据表定期转移到HDFS中，并转存为高效的列式存储格式ORC。...CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1 ( id INTEGER, ........ partition_date INTEGER )WITH ( format = 'ORC...因为有了分区字段作为查询条件，就能帮助Presto避免全区扫描，减少Presto需要扫描的HDFS的文件数。...5.11 ORC格式 Presto中对ORC文件格式进行了针对性优化，但在impala中目前不支持ORC格式的表，hive中支持ORC格式的表，所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式。
千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。 Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。...遇到过的问题 如何加快在Presto上的数据统计 很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。...若要提高数据统计的速度，可考虑把Mysql中相关的数据表定期转移到HDFS中，并转存为高效的列式存储格式ORC。...CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1 ( id INTEGER, ........ partition_date INTEGER )WITH ( format = 'ORC...ORC格式 Presto中对ORC文件格式进行了针对性优化，但在impala中目前不支持ORC格式的表，hive中支持ORC格式的表，所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式。
Presto优化与Impala对比一、Presto优化1、数据存储一般Presto与Hive整合使用，针对这种使用情况有如下几点优化建议：合理设置分区合理设置分区在读取数据时可以针对分区数据读取...，可以减少Presto数据读取量，提升查询性能。...使用列式存储Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...使用Join语句时将大表放在左边使用Join语句时将大表放在左边Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join右边的表数据整个复制一份发送到每个...二、Presto与Impala对比Impala性能比Presto相对来说要快一些，两者都对内存消耗比较大，虽然Impala速度快但是Presto支持的数据源丰富。
天穹 Presto 也对 Iceberg Connector 做了一系列的功能增强，包括 ORC 存储格式支持（PR-16391）、Timestamp With Time Zone 类型支持、Alluxio...3.3 大文件 ORC 统计信息读取优化 Presto 在读取 ORC 文件时，会先读取文件的 Stripe 统计信息，用于优化 ORC 的数据读取，但是如果 ORC 文件比较大，同时文件数量又比较多的情况下...天穹 Presto 采用了以下的方案来尽量避免这个问题：对于来自同一个 ORC 大文件的 Splits，避免重复读取文件的 Stripe 统计信息。...SplitFilerOperator 会先读取一次 ORC 文件的 Stripe 统计信息，生成新的 ORC Splits，新的 Splits 包含了利用 Stripe 统计信息过滤优化后的数据读取地址...，后续 ORC Splits 分发至 Worker 中执行时，无需再读取 Stripe 统计信息，直接读取数据即可。
天穹Presto也对Iceberg Connector做了一系列的功能增强，包括ORC存储格式支持（PR-16391）、Timestamp With Time Zone类型支持、Alluxio Local...3.3 大文件ORC统计信息读取优化 Presto在读取ORC文件时，会先读取文件的Stripe统计信息，用于优化ORC的数据读取，但是如果ORC文件比较大，同时文件数量又比较多的情况下，StripeStatistics...天穹Presto采用了以下的方案来尽量避免这个问题：对于来自同一个ORC大文件的Splits，避免重复读取文件的Stripe统计信息。...SplitFilerOperator会先读取一次ORC文件的Stripe统计信息，生成新的ORC Splits，新的Splits包含了利用Stripe统计信息过滤优化后的数据读取地址，后续ORC Splits...天穹内部环境测试结果显示该方案能减少50%左右的StripeStatistics对象内存占用，原先造成OOM的ORC查询，采用新方案的实现后也可以正常执行完成，目前正在上线生产环境中。
使用正常的org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat读orc文件时每行返回的值是： null {"name":"123","age":"456"} null {...即返回： 123 456 456 789 【重写InputFormat，单文件读取】 package is.orc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration...; import org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat; import org.apache.orc.mapred.OrcMapredRecordReader; import...org.apache.orc.mapred.OrcStruct; import org.apache.orc.Reader; import org.apache.orc.Reader.Options;...对应到orc格式时没找到官方提供的包，只能自己写一个。
Presto安装搭建一、Presto Server安装Presto的安装搭建可以参照官网：https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html.../presto-server-0.259.tar.gz[root@node3 software]# mv presto-server-0.259 presto-0.2594、创建”data”目录在node3...presto[root@node3 presto-0.259]# chmod +x presto3、启动Presto cli 在node3上执行如下命令：[root@node3 ~]# cd /software.../presto-0.259/[root@node3 presto-0.259]# ....执行如下查询命令：#查看Hive中的库presto:default> show schemas;#查看表presto:default> show tables;#查询数据presto:default>
命令行 Client 的安装 4、Presto 的基本使用 5、Presto可视化客户端的安装 6、Presto的优化 6.1 数据存储 6.1.1 合理设置分区 6.1.2 使用 ORC 格式存储...6.1.2 使用 ORC 格式存储 Presto 对 ORC文件 读取进行了特定优化，因此，在 Hive 中创建 Presto 使用的表时，建议采用 ORC 格式存储。...相对于 Parquet 格式，Presto 对 ORC 格式支持得更好。...中不支持 insert overwrite语法，只能先delete，然后insert into 6.4.11 ORC 格式 Presto 中对 ORC 文件格式进行了针对性优化，但在 impala 中目前不支持...ORC格式的表，hive中支持 ORC 格式的表，所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式 6.4.12 PARQUET 格式 Presto 目前支持 parquet 格式，支持查询
Facebook称Presto的性能比Hive要好上10倍多。2013年Facebook正式宣布开源Presto。 Presto架构 ?...，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。...使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用snappy压缩 预先排序 对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。...Impala性能稍领先于presto,但是presto在数据源支持上非常丰富，presto对SQL的支持上也更多一些。
表统计 Presto支持基于统计的查询优化。为了使查询能够利用这些优化，Presto必须具有该查询中表的统计信息。 表统计信息通过连接器提供给查询计划者。...Presto会根据查询中的过滤谓词，尝试选择由最少数量的分区组成的table layout。...可以使用SHOW STATS for命令通过Presto SQL界面显示表统计信息。 ?...每个计划片段均由单个或多个Presto节点执行。片段分离代表Presto节点之间的数据交换。片段类型指定Presto节点如何执行片段以及片段之间的数据分配方式. SINGLE 片段在单个节点上执行....使用VERBOSE选项时，将提供更详细的信息和低级别的统计信息；要了解这些内容，需要了解Presto内部和实现细节。 可以看到每个阶段花费的CPU时间以及该阶段中每个计划节点的相对成本。
Presto Connector连接器Presto Connector支持从多种数据源读取数据，例如：Hive、MySQL、Redis、Kudu、Kafka等。.../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...“type”:指定presto中字段的类型，更多类型参照：Kafka Connector — Presto 0.277 Documentation以上Presto映射读取Kafka数据的配置文件需要在每台...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/...-0.259/bin/launcher run#启动Presto客户端[root@node3 presto-0.259]# cd /software/presto-0.259[root@node3 presto
和Spark读取Hive ACID事务表，可以联系Qubole的技术支持customersupport@qubole.com 2.3 用法示例 以下是具有完整ACID表（当前仅支持ORC格式）的典型流程示例...参考： https://github.com/qubole/spark-acid 3.5 Presto实现 在添加对读取Hive事务表的支持时，Presto面临两个主要挑战： 协调Hive事务和Presto...事务 - Presto拥有自己的事务管理，我们扩展了该事务管理，以便为Presto事务中的每个查询设置Hive事务。...Hive事务表的高性能reader - 我们为此评估了多种设计选择，并决定扩展Presto原生的ORC reader。与其它方法相比，此方法涉及的改动会较大，但从性能角度来看，这是最佳选择。...在此实现中，们确保事务表继续使用流拆分生成(streaming split generation)，利用读数据的延迟物化(lazy materialization)，并且不会受到Presto原生的ORC
1、Presto简介 Presto是Facebook开源的MPP（Massive Parallel Processing）SQL引擎，其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库，该数据库提出了一个并行执行...Presto提供了一套Connector接口，用于读取元信息和原始数据。 Presto 内置有多种数据源，如 Hive、MySQL、Kudu、Kafka 等。...小心使用内存和数据结构 GC控制 无容错 2、Presto查询优化 2.1 存储优化 ① 合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能...② 使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...③ 使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用snappy压缩 ④ 预先排序 有条件的话提前做好排序，对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据
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