“Presto是Facebook最新研发的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上.”,亲身用过之后,觉得比hive快了10倍不止. hive中查询日期间隔的函数是datediff: select datediff('2018-09-07','2018-09-05'); 结果是2. presto中我们需要达到相同的目的,函数是date_diff,而且写法稍有不同: select date_diff('day',cast('2018

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. 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. 2.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,可以跨越整个组织进行分析. Presto以分析师的需求作为目标,他们期望响应时

presto简单介绍 presto是一个分布式的sql交互式查询引擎.可以达到hive查询效率的5到10倍.支持多种数据源的秒级查询. presto是基于内存查询的,这也是它为什么查询快的原因.除了基于内存,presto还使用了 向量计算, 动态编译执⾏计划 优化的ORC和Parquet Reader技术 从而优化查询的速度. presto和hive的对比hive和presto是针对不同使用场景的.presto虽然查询很快,但是也不是适用于所有的查询场景.比如做多张大表的关联查询,由于prest

presto是什么 是Facebook开源的,完全基于内存的并⾏计算,分布式SQL交互式查询引擎 是一种Massively parallel processing (MPP)架构,多个节点管道式执⾏ ⽀持任意数据源(通过扩展式Connector组件),数据规模GB~PB级 使用的技术,如向量计算,动态编译执⾏计划,优化的ORC和Parquet Reader等 presto不太支持存储过程,支持部分标准sql presto的查询速度比hive快5-10倍 上面讲述了presto是什么,查询速度,现

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

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

背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求. Facebook的数据仓库存储在少量大型Hadoop/HDFS集群.Hive是Facebook在几年前专为Hadoop打造的一款数据仓库工具. 在以前,Facebook的科学家和分析师一直依靠Hive来做数据分析.但Hive使用MapReduce作为底层计算框架,是专为批处理设计的.但随着数据越来越多,使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时,显然不能满足交互式查询的需求.Facebook也调研了其他比

背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求,Facebook2012年开发,2013年开源 是什么 基于内存的并行计算,Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行 支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing(mpp)(大规模并行处理)模型 数据规模PB 不是把PB数据放到内存,只是在计算中拿出一部分放在内存.计算.抛出.再拿 为什么要用&优点&特点 多数据源.支持SQL.扩展

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,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的竞争力.其中在catalog加载的方式上来说比较的固化,官方并没有做出动态的方案出来,

时间格式转换 日期格式→Unix时间戳 转10位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13 Presto:select to_unixtime(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) Hive:select unix_timestamp(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) 转13位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13.343 Presto:select to_un

一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章. 1. 概述 Apache Hudi 是一个快速迭代的数据湖存储系统,可以帮助企业构建和管理PB级数据湖,Hudi通过引入upserts.deletes和增量查询等原语将流式能力带入了批处理.这些特性使得统一服务层可提供更快.更新鲜的数据.Hudi表可存储在Hadoop兼容的分布式文件系

​桔妹导读:Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎.目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性.易用性.性能.成本等诸多问题.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. Presto简介 ▍1.1 简介 Presto是Faceb

一.Presto概述 1.Presto简介 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虽然具备解析SQL的能力,但它并不属于标准的数据库范畴. Presto支持在线数据查询,包括Hive,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,可以跨越整个组织进行分析,Presto主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景. 2.Presto架构 Presto查询引擎是基于Master-Slave的架构,运行

官网Functions and Operators部分 版本:0.266 目录 官网Functions and Operators部分 1 Comparison Functions and Operators is distinct from greatest/least any/all/some like 2 Conditional Expressions if nullif try 3 Lambda Expressions 4 Conversion Functions cast/try_ca

在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条.本文是字节跳动数据平台 Presto 团队-软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理. 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条. • 功能性方面:完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移: • 性能

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

/**  *  计算上次日期距离现在多久  *  *  @param lastTime    上次日期(需要和格式对应)  *  @param format1     上次日期格式  *  @param currentTime 最近日期(需要和格式对应)  *  @param format2     最近日期格式  *  *  @return xx分钟前.xx小时前.xx天前  */ + (NSString *)timeIntervalFromLastTime:(NSString *)lastT

目录: 前言 简介 方法一:模块化单文件引入(推荐) 方法二:标签式单文件引入 [前言] 最近在捣鼓各种插件各种框架,发现这个ECharts还是比较不错的,文档也挺全的,还是中文的,给大家推荐一下. 这篇文章是零基础入门ECharts图表的教程,先简单介绍一下吧,可能有人还不知道这个东西. [简介] ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/1

这些对老一代的程序员都是老生常谈的东西,没什么新意,对新生代的程序员却充满着魅力.曾经新生代,好多都经过漫长的学习,理解,实践才能掌握委托,表达式树这些应用.今天我尝试用简单的方法叙述一下,让大家在五分钟内看完这篇博客. 第一分钟:委托 有些教材,博客说到委托都会提到事件,虽然事件是委托的一个实例,但是为了理解起来更简单,今天只谈委托不谈事件.先上一段代码: 下边的代码,完成了一个委托应用的演示.一个委托分三个步骤: public partial class WebForm3 : System.

1.狂妄的WPF 相对传统的Windows图形编程,需要做很多复杂的工作,引用许多不同的API.例如:WinForm(带控件表单).GDI+(2D图形).DirectX API(3D图形)以及流媒体和流文档等,都需要不同的API来构建应用程序. WPF就是看着上面的操作复杂和不爽,自己决定做老大,想用DirectX技术涵盖一切,于是想要将上述的东西全部融合到自身,减少复杂度,让编程变得爽起来的技术. 而不可否认的是,WPF虽然很狂妄,但是这种技术里面还是有不少的可圈可点的东西.而支持WPF狂妄的