强化学习曾小健

import MySQLdbimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_enginehost = 'dbserver_xxx.xxx.com.cn'port = 3306db = 'ai'user = 'xxxxxt'password = 'xxxxx'engine = create_engine(str(r"mysql+mysqldb://%s:" + '%s' + "@%s/%s?charset=utf8") % (user, .

1. HivePresto 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 & 上述表示在后台启动 Hive 的 Meta

2.1 存储优化① 合理设置分区与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。② 使用列式存储Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。③ 使用压缩数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用snappy压缩④ 预先排序有条件的话提前做好排序，对于已经排序的数据

从上面可以看出，所有的查询请求均由 Coordinator进行处理，并将查询结果返回给Client端，那么下面就分析Coordinator是如何处理Client端发送的URI为CoordinatorIP地址:端口/v1/statement，类型为POST的RESTful请求的。前面章节已经介绍过了, Statement的 RESTful请求均由StatementResource类进行处对于URI为 CoordinatorIP地址:端口/v1/statement，类型为POST的 RESTful请求，由..

cd /home/reclab./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default--help 查看帮助./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default --help

SELECT DISTINCT l1.Num AS ConsecutiveNumsFROM Logs l1, Logs l2, Logs l3WHERE l1.Id =l2.Id-1 AND l2.Id =l3.Id-1 AND l1.Num =l2.Num AND l2.Num =l3.NumSELECT DISTINCT l1.Num AS ConsecutiveNumsFROM L...

表1: Person+-------------+---------+| 列名 | 类型 |+-------------+---------+| PersonId | int || FirstName | varchar || LastName | varchar |+-------------+---------+PersonId 是上表主键表2: Address+-------------+---------+| 列名 ...