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实时查询引擎 - Facebook Presto 介绍与应用
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实时查询引擎 - Facebook Presto 介绍与应用
1. Presto 是什么 Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15…
Presto: 可以处理PB级别数据的分布式SQL查询引擎
2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,…
Presto 来自Facebook的开源分布式查询引擎
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).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程…
Facebook 正式开源其大数据查询引擎 Presto
Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似…
大数据系列之分布式大数据查询引擎Presto
关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com 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. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? 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…
facebook Presto SQL分析引擎——本质上和spark无异,分解stage,task,MR计算
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. 介绍 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统. 完整安装包括一个coordinator和多个worker. 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator. coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker. 完全基于内存的…
Impala简介PB级大数据实时查询分析引擎
1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用…
实时营销引擎在vivo营销自动化中的实践 | 引擎篇04
作者:vivo 互联网服务器团队 本文是<vivo营销自动化技术解密>的第5篇文章,重点分析介绍在营销自动化业务中实时营销场景的背景价值.实时营销引擎架构以及项目开发过程中如何利用动态队列做好业务流量隔离,动态发布,使用规则引擎来提升营销规则的配置效率等几种关键技术设计实践. <vivo营销自动化技术解密>系列文章: vivo营销自动化技术解密|开篇 设计模式如何提升 vivo 营销自动化业务扩展性 | 引擎篇01 状态机引擎在vivo营销自动化中的深度实践 | 引擎篇02 工作流…
HBase高性能复杂条件查询引擎
转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持…
一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink
前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…