本文探讨了Presto的优化方法，包括数据存储的合理分区、列式存储与ORC格式的选择、压缩策略。同时，提到了查询优化的要点，如指定查询字段、过滤条件与分区字段结合、Group By语句的顺序优化以及Limit在Order By中的应用。此外，还对比了Presto与Impala，指出Impala在性能上的优势，但Presto支持更多数据源。
文章目录
二、Presto与Impala对比
Presto优化与Impala对比
一、Presto优化
1、数据存储
一般Presto与Hive整合使用，针对这种使用情况有如下几点优化建议：
- 合理设置分区
合理设置分区在读取数据时可以针对分区数据读取&
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论 9
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
