社区支持：PrestoHive整合的社区资源

最新推荐文章于 2025-08-03 11:35:19 发布
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本文介绍了Presto与Hive整合的意义，如实现亚秒级交互式查询，减少Hive负载，并支持多数据源联合查询。详细探讨了Presto的架构、查询流程以及如何与Hive进行整合。此外，还讲解了Broadcast和Partitioned Join的成本模型，并提供了项目实践示例，包括启动Presto、查询Hive数据等。最后，列举了实际应用场景和丰富的社区资源，如官方文档、GitHub、Slack社区等，以及未来发展趋势和挑战。

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社区支持：Presto-Hive整合的社区资源

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 Presto与Hive简介

1.1.1 Presto概述

Presto是由Facebook开源的一个分布式SQL查询引擎,用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。它提供了一个ANSI SQL的子集作为查询语言,支持跨多个数据源进行联合查询。

1.1.2 Hive概述

Apache Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库系统,它提供了一种类似SQL的查询语言HiveQL,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。

1.1.3 Presto与Hive的关系

Presto可以通过Connector机制集成多种数据源,其中就包括Hive。通过与Hive的整合,Presto可以访问存储在HDFS等Hadoop生态系统中的海量数据,为交互式数据分析提供便利。

1.2 Presto-Hive整合的意义

1.2.1 实现交互式查询

传统的Hive查询需要启动MapReduce任务,延迟较高。而Presto通过内存计算,避免了不必要的落盘,可以实现亚秒

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presto和hive的使用区别
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Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。
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1.背景介绍 Presto 是一个高性能、分布式 SQL 查询引擎，由 Facebook 开发并开源。它设计用于处理庞大的数据集，提供低延迟和高吞吐量。Presto 的社区越来越大，越来越多的组织和个人加入并贡献自己的力量。这篇文章将介绍如何参与 Presto 社区，以及如何贡献自己的力量。 2.核心概念与联系 Presto 的核心概念包括： 分布式查询：Presto 可以在多个节点上并...
ETL--Hive与Presto
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ETLhive分区表(presto不支持)分区表创建分区表插入hive与hdfs地址映射(presto不支持)首先在建表时映射在对表进行操作时还要进行映射hive、presto的union all、group byhive、presto的group by hive分区表(presto不支持) 分区表创建 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS <你的表名>( res bigint COMMENT '注释',/*字段*/ hadoop_owner s
presto ,hive 区别
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Presto是由Facebook开发的，是一个运行在多台服务器上的分布式查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源（Hive、Oracle、MySql、Kafka、Redis等），并且支持跨数据源的级联查询，比如： select * from a join b where a.id=b.id;，其中表a可以来自Hive，表b可以来自Mysql。 优势（相对于Hive）： Presto是一...
presto和hive的区别
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Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。 经过测评，presto的平均性能是hive的十倍。 presto的优点：数据源具有完全解耦，高性能，以及对ansi sql的支持特性，使得presto在etl,实时数据计算、as-hoc查询和实时数据流分析等多个场景中能够发挥重要的做用。
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