Round One:

平局:共同点就是吃内存;

Round Two:

Impala胜

Impala查询性能稍领先于presto

Round Three:

presto胜

presto在数据源支持上非常丰富,包括hive、图数据库、传统关系型数据库、Redis等

Round Four:

平局:

这两种对hbase支持的都不好,presto 不支持,但是对hdfs、hive兼容性很好

彩蛋:

针对hbase的二级索引查询可以用phoenix,效果不错

[Battle]Battle章1 Presto VS Impala的更多相关文章

  1. presto .vs impala .vs HAWQ query engine

    大数据查询引擎的选型,画了几张架构图,和一些对比分析: 一.Presto 二.Impala 三.HAWQ 四.总体比较: 1)都是MPP架构,且没有明显性能差距2)HAWQ的功能.特性较Presto和 ...

  2. [Presto]Presto章1 Presto 咋用

    Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍! 由于 Presto 的数据源具有完全解耦.高性能,以及对 ANSI SQL 的支持等特性,使得 Presto 在 ETL.实时数据计算. Ad ...

  3. Spark VS Presto VS Impala

    https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Spark-and-Presto

  4. impala presto SparkSql性能测试对比

      目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳,以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据,规模为15台机器,若以orcfile.parquet速度能 ...

  5. presto的动态化应用(一):presto节点的横向扩展与伸缩

    一.presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述 ...

  6. IMPALA部署和架构(一)

    IMPALA部署和架构(一)  一,概要 因公司业务需求,需要一个查询引擎满足快速查询TB级别的数据,所以我们找到了presto和impala,presto在前面讲过今天只说impala,impala ...

  7. Presto 学习

    Presto 基础知识与概念学习可以参考这些博客: presto 0.166概述 https://www.cnblogs.com/sorco/p/7060166.html Presto学习-prest ...

  8. Hadoop专业解决方案-第13章 Hadoop的发展趋势

    一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对 ...

  9. 基于Impala平台打造交互查询系统

    本文来自网易云社区 原创: 蒋鸿翔 DataFunTalk 本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk--"大数据从底层处理到数据驱动业务"中分享的<基于Impal ...

随机推荐

  1. spring boot 拦截异常 统一处理

    spring boot 默认情况下会映射到 /error 进行异常处理,提示不友好,需要自定义异常处理,提供友好展示 1.自定义异常类(spring 对于 RuntimeException 异常才会进 ...

  2. PG数据库——视图

    视图(View)是从一个或多个表(或视图)导出的表.视图与表(有时为与视图区别,也称表为基本表——Base Table)不同,视图是一个虚表,即视图所对应的数据不进行实际存储,数据库中只存储视图的定义 ...

  3. Java Native调用C方法

    1.通过JNI生成C调用的头文件:Java源码: import java.io.File; public class Test { static { System.load("D:" ...

  4. JAVA并发-基于AQS实现自己的显示锁

    一.了解什么是AQS 原文链接:http://www.studyshare.cn/blog-front/blog/details/1131 AQS是AbstractQueuedSynchronizer ...

  5. cxgrid属性说明,每次用的时候费时费力查找。

    由层得到数据表名: procedure TFB_PatientWaiting.cxgrdbtblvwGrid1DBTableView_MyPatienWaitingDblClick( Sender: ...

  6. splice() 方法通过删除现有元素和/或添加新元素来更改一个数组的内容。

    var myFish = ["angel", "clown", "mandarin", "surgeon"]; //从第 ...

  7. Hive学习笔记记录

    典型数据来源: 文件管理服务: FTP文件服务:采用c/s模式,用户可以通过不同的客户端实现文件的上传与下载. NFS文件服务:借助于TCP/IP协议实现网络文件共享 Samba文件服务:是一种在局域 ...

  8. python基础之语句字符串

    python的种类: jpython                 java写的python ironpython            c#写的python cpython             ...

  9. Mongodb数据库学习

    数据库 MongoDB (芒果数据库) 数据存储阶段 文件管理阶段 (.txt .doc .xls)优点 : 数据可以长期保存 可以存储大量的数据 使用简单 缺点 : 数据一致性差 数据查找修改不方便 ...

  10. 元组拆包 与 python拆包

    一.元组拆包(元组解包.迭代解包) 元组拆包可以应用到任何可迭代对象上(任何迭代对象),被可迭代对象中的元素数量必须要跟接受这些元素的元组的空档数一致.也可以使用用 * 来表示忽略多余的元素. 一般的 ...