本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.千万不要以为Presto可以解

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回

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

​ vivo 互联网服务器团队- Shuai Guangying 探究Presto SQL引擎 系列:第1篇<探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr>介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据,在第2篇<探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join>结合了Join的原理,以及Join的原理,在Presto中的思路. 本文是系列第3篇,介绍基于 Antlr 实现where条件的解析原理,并对比了直接解析与代码生成实现两种实现思路的性

作者:vivo互联网用户运营开发团队 -  Shuai Guangying 本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路,精确统计和近似统计的细节及各种优缺点,并给出了统计计数在具体业务使用的建议. 系列文章: 探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr 探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join 探究Presto SQL引擎(3)-代码生成 一.背景 学习Hadoop时接触的第一个样例就是word count,即统计文本中词的数量.各种BI.营销产品中不可或缺的模块

Presto是FB开源出来的实时分析引擎,可以federated的从多种数据源去读取数据,做联合查询,支持实时Interactive BI或bath ETL的需求 从其问题域来看,基本是和spark是重合的,那么两者区别是什么? https://stackoverflow.com/questions/50014017/why-presto-is-faster-than-spark-sql 这两个答案说的比较清楚, 所以可以看出,Presto并没有什么创新的东西,对于Spark而言,主要是做减法,

一.背景 自2014年大数据首次写入政府工作报告,大数据已经发展7年.大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据.数据规模也到达了PB级别. 大数据的规模大到对数据的获取.存储.管理.分析超出了传统数据库软件工具能力范围.在这个背景下,各种大数据相关工具相继出现,用于应对各种业务场景需求.从Hadoop生态的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生态的ClickHouse, Elasticsearch,不一而足... 这些大数据处理工具特性不同,

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,我们本次介绍针对我们团队对于presto部分应用个

用notepad++编写好一个.sql脚本文件: drop database if exists library; create database library default character set utf8; use library; create table user( id ) not null auto_increment, name ) default null, password ) default null, primary key (id) )engine=innodb

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-presto介绍 https://blog.csdn.net/paicMis/article/details/78516475 Presto必知必会 https://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/52461274 Presto实战 https://

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

大数据统计时,需要计算开仓订单减掉经纪商时间差,等于n 小时 或 星期几的订单. presto sql语句如下: select sum(profit) from t_table where open_time > '1970-01-01 00:00:00.0' ; select sum(profit) from t_table where open_time > '1970-01-01 00:00:00.0' ; sqlalchemy filter条件写法: filter(extract( )

0. 写在前面 Presto Functions 并不能像 Hive UDF 一样动态加载,需要根据 Function 的类型,实现 Presto 内部定义的不同接口,在 Presto 服务启动时进行注册,然后才能在 SQL 执行时进行调用. 1. 函数定义 Presto 内部将 Functions 分为以下三大类: Scalar Function,即标量函数.将传递给它的一个或者多个参数值,进行计算后,返回一个确定类型的标量值. Aggregation Function,即聚合函数.计算从列中

这道题目的知识点是要你熟悉外部表,怎么建外部表,外部表的数据是怎么存储的等等.请给出正确答案,并解释A B C D每项,最好用实验测试证明! 外部表的metadata(元数据)是存在数据库中,但它的数据是存储在数据库外部的操作系统文件,oracle 可以以只读的方式来访问该文件,也就是说,可以在查询语句中将 External Table 与数据库中其他表进行连接(Join),但是不能给 External Table 加上索引,并且不能插入/更新/删除数据,不能添加虚拟列,因为它不是真正的数据库表

1.手工改变数据文件的大小 SQL>conn / as sysdba SQL>Createtablespace exampletb Datafile 'E:\ examp01.dbf' size 10M ; SQL>alter database datafile 'E:\examp01.dbf' resize 20m; SQL>alter database datafile 'E:\examp01.dbf' resize 9m; 2.加入数据文件到表空间 SQL> alter

EXP在导出11G的库的时候,与过去10G,9I的版本有很大的差别. 就是没有数据的表是不会分配空间的. 从Oracle 11.2.0.1版本开始,Oracle又提供了一种新的空间分配方法: Create一个非分区表时,这个Table Segment并没有立刻创建, 而是直到有第一行记录插入的时候才去创建这个Segment,这和我们以前的Segment的创建和空间分配方法是不一样.这样的段也被称为延迟段. Deferred segment 的优点: (1)降低空间的开销:当一次创建成百上千个表时

1.段的定义及类型 Oracle中的段(segment)是占用磁盘空间的一个对象,最常见的段类型包括: l  聚簇cluster l  表table l  表分区 tablepartition l  索引 index l  索引分区 l  Lob分区lob partition.lob子分区lobsubpartition.lob索引lobindex.lob段lob segmnent l  嵌套表 nestedtable l  回滚段rollback 详细介绍可见<编程艺术>P313 2.段的创建

要想使用Unity直接连接数据库需要以下几个动态库

重要:在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口.使用下面命令进行开启:hive -service hiveserver & 1). 测试数据 userinfo.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开): 1   xiapi2    xiaoxue3    qingqing 2). 程序代码 packagecom.ljq.hive;import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager;imp

 1.           ASCII(C) 说明:返回C的首字符在ASCII码中相应的十进制 举例: SQL>SELECT ASCII('A') A,ASCII('a') B,ASCII('0') C,ASCII(' ') D FROM DUAL; A         B          C         D -------------------- ---------- ---------- 65        97         48        32 2.         C

试DG周围环境 周围环境 名称 主库 备库 主机名 bjsrv shsrv 软件版本号 RedHat Enterprise5.5.Oracle 11g 11.2.0.1 RedHat Enterprise5.5.Oracle 11g 11.2.0.1 1.測试过程简记 [补充]:改动scottpassword SQL>conn /as sysdba SQL>alter user scott identified by tiger; SQL>connscott/scott SQL>s