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presto是什么_chenyulancn

presto,他的查询时间是很短的,与其查询这里做容错能力,不如重新执行来的快来的简单对于coordinator和discovery server节点的单点故障,presto还没有开始处理这个问题貌似Presto分布式大数据查询引擎Presto是什么 Presto分布式大数据查询引擎,最主要的是支持跨数据库类型查询。

https://blog.csdn.net/chenyulancn/article/details/79474218 -PR2411- 快照

Hadoop+Hive+Presto

Docker+Hadoop+Hive+Presto 使用Docker部署Hadoop环境和Presto - Black_Knight - 博客园Black_KnightDocker+Hadoop+Hive+Presto 使用Docker部署Hadoop环境和PrestoBackground一. 什么是PrestoPresto通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据,那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig(Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询)的替代者,Presto不仅可以访问HDFS,也可以操作不同的数据源,包括:RDBMS和其他的数据源(例如:Cassandra)。Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。

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presto的安装与部署

presto的安装与部署(对接kafka) - kafka-presto - ITkeyowrdSpringMysqlLinuxpresto的安装与部署(对接kafka)ouyang111222 分享于 2016-01-12推荐:领英的kafka安装和配置kafka下载:https://www.apache.org/dyn/closer.cgipath=/kafka/0.8.1/kafka_2.10-0.8.1.tgz 分别在三台服务器上安装kafka: tar zxvf kafka_2.10-0.8.1.tgz 修2020腾讯云“6.18”活动,最后2天!!!(巨大优惠重现!4核8G,5M带宽 1999元/3年),地址:https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?

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Presto | 分布式大数据

Presto | 分布式大数据SQL查询引擎Presto京东源码(github)presto京东版本已经开源了!!!分布式大数据SQL查询引擎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,他们期望响应时间小于1秒到几分钟。Presto终结了数据分析的两难选择,要么使用速度快的昂贵的商业方案,要么使用消耗大量硬件的慢速的“免费”方案。

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记录Presto数据查询引擎的配置过程

记录Presto数据查询引擎的配置过程 - 夜丶帝 - 博客园不要以为别人不在乎你不在乎的事posts -5,comments -0,trackbacks -记录Presto数据查询引擎的配置过程配置准备:1、centos6.4系统的虚拟机4个(master、secondary、node1、node2)2、准备安装包hadoop-cdh4.4.0、hive-cdh4.4.0、presto、discovery-server、hbase、JDK7.0+64bit、pythin2.4+、postgresql3、配置规划主机:192.168.69.180 master (hadoop、hbase、discovery-server、hive、presto、postgresql)副主机:192.168.69.181 secondary(hadoop

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全球100款大数据工具汇总(前50款)_数据与算法之美

33 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,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像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。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。34 Drill于2012年8月份由Apache推出,让用户可以使用基于SQL的查询,查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上,且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询,支持一系列广泛的数据库,包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。35 Phoenix是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

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趣头条基于ClickHouse玩转每天1000

足够快,在选择clickhouse以前我们也有调研过presto、druid等方案,presto的速度不够快,无法在5分钟内完成这么多次的查询。druid的预计算挺好的,但是维度固定,我们的指标的维度下钻都是很灵活的,并且druid的角色太多维护成本也太高,所以也被pass了。最终我们选择了clickhouse,在我们使用之前,部门内部其实已经有使用单机版对离线数据的查询进行加速了,所以选择clickhouse也算是顺理成章。2、clickhouse和presto查询速度比较clickhouse集群现状:32核128G内存机器60台,使用ReplicatedMergeTree引擎,每个shard有两个replica。presto集群的现状:32核128G内存机器100台。

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大数据之superset - 诗码者 -

大数据之superset - 诗码者 - 博客园大数据之supersetsuperset大数据可视化的利器,深度集成durid,结合kylin、presto完成强大的大数据可视化功能,曾用名Panoramix、caravel。相比caravel它有个比较抢眼的功能SQL lab。具体可参考官方文档提前在10.0.2.245服务器上面部署好redis。参考我的另一文章:http://www.cnblogs.com/cuishuai/p/8033672.html使用docker进行安装,首先要先安装docker,采用的是centos7直接使用yum安装即可。

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趣头条基于ClickHouse玩转每天1000

足够快,在选择clickhouse以前我们也有调研过presto、druid等方案,presto的速度不够快,无法在5分钟内完成这么多次的查询。druid的预计算挺好的,但是维度固定,我们的指标的维度下钻都是很灵活的,并且druid的角色太多维护成本也太高,所以也被pass了。最终我们选择了clickhouse,在我们使用之前,部门内部其实已经有使用单机版对离线数据的查询进行加速了,所以选择clickhouse也算是顺理成章。2、clickhouse和presto查询速度比较clickhouse集群现状:32核128G内存机器60台,使用ReplicatedMergeTree引擎,每个shard有两个replica。presto集群的现状:32核128G内存机器100台。

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首个国人主导Apache顶级开源项目Kylin

以Hive为代表,Presto、Phonenix、Drill就是这样的代表。它们的主要技术是MPP(大规模并行处理)和CS(列式存储),MPP即调动多台计算机一直并行计算,用线性的资源来换取计算时间的线性下滑。列式存储即将计算以按列存放(NoSQL),这两种技术将SQL从小时级的查询锐减到了分钟级别。然而要想再进一步提高,技术也到了瓶颈。因为BI分析师在查询大数据时,或者需要输入一个查询,然后去喝个coffee或者是玩会手机,才能等待出查询结果,如果要分析的项目非常多或者分析是逐步依赖的话,这就是一个耗不起的用时。这时候你就可以考虑Apache kylin(麒麟)了,它的工作原理本质上是MOLAP(多维立方体在线分体),将常用的耗时多的计算通过建立cube方式进行“预先计算”,当真正的查询来时,只要利用提前计算好的结果再通过简单的查询过滤即可得到结果。其速度比一般的查询会快一到两个数量级。传统大规模并行计算和列式存储的查询速度的时间复杂度为O(N),而kylin为O(1),随着数据的海量增加,这一优势会更明显,甚至可以超越其他技术1000倍以上。离线构建(预计算)过程。

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2020-07-02 21:03:55
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