Spark VS Presto VS Impala

最新推荐文章于 2024-12-08 09:59:34 发布
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文章标签： 大数据
本文探讨了Apache Spark和Presto两种大数据处理技术之间的区别。Spark是一款通用的大数据处理框架，适用于批处理、交互式查询和流处理等多种场景。而Presto则是一款专为高速分析而设计的分布式SQL查询引擎，特别适合于对大规模数据集进行实时分析。

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https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Spark-and-Presto

深度解析：Spark、Hive 与 Presto 的融合应用之道
数据与算法架构提升之路专栏
05-22 544
Spark作为一个强大的分布式计算引擎，支持多种部署模式，包括Standalone、YARN、Mesos和Kubernetes等集群管理器，可以根据不同场景灵活选择。随着数据量的增长和分析需求的多样化，从Spark部署、Hive集成到Presto查询引擎的引入，构成了一个完整而强大的大数据技术栈。这三项技术相互补充，各司其职：Spark负责强大的分布式计算，Hive提供数据仓库管理能力，而Presto则带来高性能的交互式查询体验。
【构建PB级准实时分析引擎】 - 对比druid，clickhouse,kylin,KAWQ,presto，spark sql，impala等主流开源离线数据分析引擎
巨魔战将
11-28 1675
文档说明   对于每日10TB+的数据增量，应该选择什么样的离线分析引擎，才能既高效，有低成本？   追求性能极限的同时，也需要兼顾向后扩展性，比如人才招聘，运维成本，部署成本，分析场景变化等，那么如何才能选择最适合自己的离线分析引擎呢？   本文从自身需求的视角出发，综合对比目前主流的开源离线分析方案，以寻找最合适的离线分析方案，来满足自己的需求。   对于目前较为主流的druid，clickhouse,kylin,KAWQ,presto，spark sql，impala进行了多方面的评比，仔细分析，以寻
Presto on Spark：扩展 Presto 以支持大规模 ETL
过往记忆大数据
08-09 2411
前言Facebook 的数据仓库构建在 HDFS 集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在 Hadoop 上的数据，Facebook 开发了 Hive 系统，使得科学家和分析师可以使...
spark和presto比较
L13763338360的博客
06-13 8164
一般来说，很难说Presto肯定比Spark SQL更快或更慢，取决于您正在执行的查询类型，环境和引擎调整参数。关于presto和spark sql对比的文章很少，主要原因是Presto没有那么主流，但已用用了presto，那就有必要研究一下。 相同点 presto和spark都是MPP架构的系统（Presto/Impala/SparkSQL/Drill等），有很好的数据量和灵活性支持，都是基于内存(spark基于内存和磁盘)，但是对响应时间是没有保证的。当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒
Spark、Presto 和 HBase
Davina_yu的博客
12-08 656
描述：Presto 是一个开源的分布式SQL查询引擎，旨在对大型数据集进行高效的交互式查询。特点高性能：专为低延迟查询设计，适合交互式分析。多源支持：能够查询存储在HDFS、Amazon S3、MySQL、PostgreSQL等多种数据源中的数据。易于扩展：支持水平扩展，可以轻松添加更多节点以提高查询性能。简单易用：提供标准SQL接口，用户无需编写复杂代码即可执行查询。描述。
2 ，presto与 spark 的比较 ：
孙砚秋的博客
09-16 3085
1 ，性能比较 ： 在执行分页查询时，Presto 具有明显的优势。 但需要全量数据与统计时，Spark SQL 则将 Presto 远远甩在身后。
presto搭建以及和impala，sparksql对比
webpetter的博客
02-25 1738
presto : coordinator + woker Coordinator: 1.用来解析语句，执行计划分析和管理Presto的worker结点。 Presto安装必须有一个Coordinator和多个worker。 如果用于开发环境和测试，则一个Presto实例可以同时担任这两个角色。 2.Coordinator跟踪每个work的活动情况并协调查询语句的执行。 Coordinator为...
Hadoop databases: Hive, Impala, Spark, Presto For ORACLE DBAs
04-06
### Hadoop 数据库系统：Hive、Impala、Spark、Presto 对 Oracle DBA 的意义 #### 一、引言 随着大数据时代的到来，数据处理的需求与日俱增，传统的关系型数据库如Oracle面临着前所未有的挑战。为了解决海量数据的...
是选impala还是presto_Kylin、druid、presto、impala四种即席查询对比
weixin_35130354的博客
12-24 1234
一、什么是即席查询即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的，即席查询是用户自定义查询条件理解：快速的执行自定义SQL(可能无法提前运算和预测)重点关注：数据存储格式和架构理解了什么是即席查询之后，下面会从定义、框架原理、优化等几个方面介绍这四个框架、最后会做一个对比，面对不同的业务选择合适的框架二、Kylin1、定义：Apa...
python使用spark sql查询impala_如何比较Hive，Spark，Impala和Presto？
weixin_39783360的博客
12-18 253
Spark，Hive，Impala和Presto是基于SQL的引擎，Impala由Cloudera开发和交付。在选择这些数据库来管理数据库时，许多Hadoop用户会感到困惑。Presto是一个开放源代码的分布式SQL查询引擎，旨在运行甚至PB级的SQL查询，它是由Facebook人设计的。Spark SQL是一个分布式内存计算引擎，它的内存处理能力很高。Hive也由Apache作为查询引擎引入，这...
bigdata-examples:分享一些在工作中的大数据实战案例，包括flink、kafka、hadoop、presto等等。欢迎大家关注我的公众号【大数据技术与应用实战】，一起成长
05-24
分享自己平时工作和学习中遇到的一些大数据相关的知识点，如hadoop、flink、presto、hive、iceberg等等，更多精彩内容欢迎大家关注我的微信公众号：
Running Presto and Spark on the Netflix Big Data Platform
11-30
Running Presto and Spark on the Netflix Big Data Platform
基于 Impala 构建实时用户行为分析引擎
08-25
基于 Impala 构建实时用户行为分析引擎
impala presto SparkSql性能测试对比
u011250186的博客
10-28 1015
目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳，以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据，规模为15台机器，若以orcfile、parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当，SparkSql逊色不少。 目前看presto相比impala 1、与hive实时共享元数据，impala需要用另外定时任务广播元数据，新生成的数据，用impala不能立即查询。 2、没有出现操作大数据集有时挂掉的情况 3、presto与hive都由...
【大数据面试题】013 Spark 与 Presto 区别与比较
Jweilai
03-12 1041
对小型查询和交互式分析的性能可能不如专门的查询引擎；：Presto采用内存计算和并行执行机制，能够快速处理大规模数据查询，适合高性能的交互式查询。：支持多种数据源和 ANSI SQL 标准，可以进行跨源的复杂查询和分析操作。：采用分布式共享无状态计算模型，具备高可伸缩性和容错性，适合大规模数据处理。：具备动态优化器功能，能够根据查询特性选择最佳执行计划，提升查询性能。：由于内存计算和并行执行，可能消耗较多的资源，需要合理规划和管理资源。：管理和配置相对复杂，需要一定的专业知识和经验。
Spark、Presto、HBase和Hive调优
最新发布
Davina_yu的博客
12-08 837
重点在于数据分区、内存管理和Shuffle行为优化，同时注意广播变量和缓存策略。Presto：关注查询计划优化、分区裁剪、数据本地性和并行度控制，确保高效的交互式查询。HBase：强调表设计优化、Region管理、写缓冲区配置以及读路径和压缩策略的优化，以实现高性能的随机读写。Hive：注重查询优化、分区和桶表设计、MapJoin优化、小文件合并、索引和物化视图的应用，以及数据格式和压缩的选择。
翻页：spark+presto
zhuchunyan_aijia的博客
11-30 323
spart 和 presto 都可以 方法一： Hive 提供了类似 Oracle 的 rownum 机制，类似这样（效率比较差）： select * from (select row_number() over (order by create_time desc) as rownum,u.* from user u) mm where mm.rownum between 10 and 15; between 和 and 分页可以按照下面这个公式 between ：( currentPage-
大数据开发之通过 Spark 来扩展 Presto
m0_58371965的博客
01-18 679
概述 Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询，但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎，用于交互式和批处理工作负载，数据湖上的流行工作负载包括： •报告和仪表盘：这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力，以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织。这个用例的典型特征是要求低延迟。它在非常高的 QPS 下需要数十到数百毫秒，毫不奇怪，这个场景几乎完全使用 Presto，而这正是 Presto 的设计目的。•使用 SQL not
如何比较hive，spark，impala和presto？
06-06
Hive、Spark、Impala和Presto都是大数据处理框架，它们各有特点和适用场景。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并提供类SQL的查询语言。Hive适合处理大规模的离线...
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