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Presto、Spark SQL、Hive的比较

Presto、Spark SQL、Hive的比较 1.Presto Presto只有计算分析能力但可以连接多种数据源,包括Hive,Oracle,MySQL,Kafka,MongoDB,Redis等,并且可以将多个不同数据源进行联合分析。可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。 Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎,相比Hive,

解析json array presto 语法

示例: {data=[{"name":"col1","min":0,"max":32,"avg":29}, {"name":"col2","min":1,"max":35,"avg":21}, {"name":"col3","min":4,"

trino / presto 列转行 取JSON

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Presto(Trino)集群搭建和其他组件集成

1. Trino集群安装 1.1 说明 1.1.1 安装说明 之前安装过Presto版本,但是由于需要连接Phoenix+hbase,Phoenix版本是5.1.2,而Presto已有的版本只支持Phoenix4.16.1,对应的hbase的1.X版本,所以切换到Trino版本。 需要注意的是trino最低支持jdk11版本,而大部分大数据组件依赖的jdk都是1.8,所以

浏览器内核篇

什么是浏览器内核? 浏览器内核可以理解为排版引擎,主要由2部分组成,渲染引擎和js引擎 排版引擎主要是负责获取网页的内容(HTML 、XML 、图像、CSS 、JS)等信息进行解析、网页渲染将网页的代码转换为可以看见的页面 浏览器的内核不同于网页的语法忽悠不同,所以渲染的效果也不一样 常见浏

presto中的时间函数

1.获取两个时间差的天数:select date_diff('day',cast('2018-09-05' as timestamp),cast('2018-09-07' as timestamp)) as time_diff 获取dt 到当前的时间天数之差: select date_diff('day',dt,current_date) as day_diff date_diff('day' or &#

ranger和presto源码编译

Presto+Ranger源码编译问题总结 由于最近想要整合prestodb和ranger,故想要对presto内部进一步了解,方便对其添加ranger的插件。 为此,我对presto进行了源码编译,同时对ranger0.7.1(线上用的版本)进行了源码编译。presto是在win10上编译的,ranger在ubuntu16.04上进行编译的,下面讲解下

presto的使用

1.下载 presto-server 和 presto-cli wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.266.1/presto-server-0.266.1.tar.gz wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.266.1/presto-cli-0.266.1-executable.jar 2.解压

presto字符串转浮点数、整数处理

1. 相除保留小数位 Presto中两个整数相除会结果为零。当我们相除的两个数都为整数时,比如我想用两个count()结果相除,想保留n为小数 select count(*)*1.00 / count(*) from student; 结果就会自动保留两位小数,想要n位就1.后面n个零 2. 字符串转整数 select cast (bj_score as bigint

通过sparksql读取presto中的数据存到clickhouse

整体结构 Config package com.fuwei.bigdata.profile.conf import org.slf4j.LoggerFactory import scopt.OptionParser case class Config( env:String = "", username:String = "", password:Stri

presto jdbc连接测试

版本:0.266 添加依赖 <dependency> <groupId>com.facebook.presto</groupId> <artifactId>presto-jdbc</artifactId> <version>0.266.1</version> </dependency> 连接 支持以下几种格式: # 可通过properties.setProperty配置cat

Expected com.facebook.presto.$gen.SliceStateSerializer_20221228_121841_10‘s classloader to be of ty

1.出现的异常为: Caused by: java.lang.BootstrapMethodError: call site initialization exception at java.lang.invoke.CallSite.makeSite(CallSite.java:341) at java.lang.invoke.MethodHandleNatives.linkCallSiteImpl(MethodHandleNatives.java:307) at java.lang.invo

Presto

1.由来 Presto的前身是由facebook开发的 2.predis与hive的使用场景 predis是一个基于实时计算的数据分析引擎,适用于做实时数据的查询工具 hive适用于做离线数据仓库,底层采用的引擎是mapreduce 3.为什么predis快 因为它的数据不落地,所谓不落地就是不落在磁盘上,它是完全基于内

Presto 安装与部署

1. Hive Presto 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息,因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。 启动 HiveMetaStore 服务的命令如下: nohup hive --service metastore -p 9083 > /Users/smartsi/opt/hive/logs/metastore.log 2>&1 &

presto读写alluxio中的表

The tables must be created in the Hive metastore with the alluxio:// location prefix CREATE TABLE u_user ( userid INT, age INT, gender CHAR(1), occupation STRING, zipcode STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'

Presto、Spark SQL、Hive的比较

一、Presto      Presto是Facebook开源的,完全基于内存的并⾏计算,分布式SQL交互式查询引擎是它被设计用来专门处理高速,实时的数据分析。Presto本身不存储数据,但是可以接入多种数据源,并且支持跨数据源的级联查询。与MySQL对比:MySQL首先是一个单点关系型数据库,其具有存储和计算分

【离线电商数仓】Day04-即席查询(Ad Hoc):Presto链接不同数据源查询、Druid建多维表、Kylin使用cube快速查询

 一、Presto 1、简介 概念:大数据量、秒级、分布式SQL查询engine【解析SQL但不是数据库】 架构 不同worker对应不同的数据源(各数据源有对应的connector连接适配器) 优缺点 缺点:读数据连查表会产生大量临时数据 与impala比较 Impala性能稍领先于Presto,但是Presto在数据源支持上非

trino(presto 329)文档 - 1.概览

概览 1.1 使用案例Prosto 不能做什么Presto可以做什么 1.2 Presto概念介绍Server类型Coordinatorworker 数据源ConnectorCatalogSchemaTable 查询模型StatementQueryStageTasksplitDriver OperatorExchange Presto 是一个分布SQL查询引擎,设计用来查询大的分布式数据集

【大数据】即席查询引擎Presto简单介绍

在文章OLTP和OLAP,数据库和数据仓库中我们了解了OLAP和OLTP以及数据库数据仓库的区别,本文主要最大数据下的即席查询引擎presto进行介绍。 在OLAP中,查询通常分为固化查询和即席查询: 即席查询:通过手写sql完成一些临时的数据分析需求,这类sql形式多变、逻辑复杂,对查询时间没有严格

presto部署(容器化)

presto简介 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)。它的产生是为了解决hive的MR太慢的问题,Presto 本身并不存储数据,但是可以接入多种数据

Windows下编译Presto源码的坑

一、前言 最近在做将impala的C++代码转为presto的udaf的工作,对其他功能模块都进行测试之后,最后剩下对presto udaf的测试了,一般来说,都是通过presto-spi插件打包到presto的plugin目录下,重启presto进行测试,奈何这种效率比较低下,涉及到插件打包、重启presto、测试、修改、…可能

SQL学习笔记(十一)Hive SQL和Presto SQL对比

时间转换 注意此处的"timestamp"指'2020-07-20 10:58:59'这种格式,timestamp才是指'1595932031'这种格式,日期格式指2021-08-28 获取当前时间 Hive Presto sysdate() localtimestamp "timestamp"转日期 Hive Presto to_date('2021-08-28 14:00:0

大数据面试通关手册 | Presto原理&调优&面试&实战

今天这篇文章是升级版本,把我个人读过的文章和书籍的笔记进行了系统整理。从起源、原理、调优、面试、实践应用进行了全方位的升级。希望对你们有帮助。 一、起源 Presto 是由 FaceBook 开源的一个 MPP 计算引擎,主要用来以解决 Facebook 海量 Hadoop 数据仓库的低延迟交互分析问题

presto函数大全 中文版

https://prestodb.github.io/docs/0.215/functions.html   6.1. 逻辑操作6.2. 比较函数和运算符6.3. 条件表达式6.4. Lambda 表达式6.5. 转换函数6.6. 数学函数和运算符6.7. 位运算函数6.8. 小数函数和运算符6.9. 字符串函数和运算符6.10. Regular Expression Functions6.11. 二

presto找不到jdk环境

背景:1、本地有jdk环境2、hadoop使用本地的jdk没问题 问题:presto启动时候报错如下:       原因:1、可能是jdk跟presto版本不兼容,导致了本地jdk环境未生效2、可能是presto自身变量配置没生效解决方法:在presto的启动文件bin/launcher中配置jdk环境变量,然后重启配置如下:  ##java -ve