原因 新增列 是 按列名查询，没有的列返回null 删除列 是 按列名查询，原有的列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 6.2 Hive遇到的问题...Hive查询MOR的rt表有些问题，此处不再细述，此处修改列操作后都同步Hive元数据 操作类型 是否支持 原因 新增列 是 按列名查询基础文件，文件没有的列返回null 删除列 是 按列名查询基础文件...，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 由于hive的查询依据的是hive metastore中的唯一版本的元数据，数据修改列后还需要同步到hive...6.3 Presto遇到的问题 由于Presto同样使用hive的元数据，330的presto遇到的问题和hive遇到的问题一致，查询rt表仍为查询ro表 trino-360 和 presto275 使用某个...但该方案还比较粗糙，后续有以下方面可以继续改进 • 多引擎支持：支持所有引擎的查询比如Hive，Presto，Trino等 • 降低小文件影响：由于历史schema的写入逻辑，如果打开这个功能，一次数据写入
除非在处理查询时，要用到很多列的数据，这种情况用行存储是高效的。那什么时候使用列式存储，什么时候使用行式存储？如果一个OLPA类型查询，在海量数据行中，只关心几列数据，效率就比较低了。...这种情况列存储就有很大优势。同样如果每次查询设计的数据量较小，或者大部分查询都需要整行数据，行存储就有优势。...，有利于高度压缩行式存储应用场景关注整张表内容，或者需要经常更新数据需要经常读取整行数据不需要聚集运算，或者快速查询需求数据表本身数据行并不多数据表的列本身有太多唯一性的数据因为各列独立存储，且数据类型已知...，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据，那在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间HDFS（分布式文件系统）HDFS...综上，Presto是由Facebook2012年开发，基于内存、支持并行的分布式SQL交互式查询引擎，不是数据库，支持多种数据源，针对GB~PB数据查询可以达到秒级返回结果，主要用于秒级查询OLAP数据分析场景
在当前的医疗场景下，Schema变更发生次数较多，且经常使用Presto读取Hudi数据进行在线OLAP分析，在读到Schema变更过的表时很可能会产生错误结果，造成不可预知的损失，所以必须完善Presto...PrestoDB对Hudi支持的情况 PrestoDB版本主线分支支持Hudi连接器，本身没有按列位置获取列值的功能，所以没有串列问题，并且支持快照查询模式。...改造方案 版本 • Hudi: 0.12.1 • Presto: 0.275 该模块的设计如下 读优化 Presto 会使用它自己优化的方式读parquet文件。...模块的HudiParquetPageSources中，获取文件和查询的 InternalSchema ，merge后与presto里的schema列信息转换，进行查询。...模块的InputFormat，获取数据和查询的 InternalSchema ，将merge后的schema列信息设置为hive任务所需的属性，进行查询。
Partition 列有 partition 列的统计，如该 partition 包含的数据范围。当用户查询时，可以根据 partition 的统计信息做 partition prune。...这些统计信息非常全，包括列的 size，列的 value count，null value count，以及列的最大最小值等等。这些信息都可以用来在查询时过滤数据。...Iceberg 提供了建表的 API，用户可以使用该 API 指定表明、schema、partition 信息等，然后在 Hive catalog 中完成建表。 Delta 我们最后来说 Delta。...这意味着如果要用 Presto 查询 Delta，查询时还要跑一个 Spark 作业。更为蛋疼的是，Presto 查询是基于 SymlinkTextInputFormat。...在查询之前，要运行 Spark 作业生成这么个 Symlink 文件。如果表数据是实时更新的，意味着每次在查询之前先要跑一个 SparkSQL，再跑 Presto。
二次查找，可快速确定记录是更新还是新增 更新范围小，是文件级别，不是表级别 文件大小与hdfs的Blocksize保持一致 数据文件使用parquet格式，充分利用列存的优势（dremal论文实现） 提供了可扩展的大数据更新框架...Hive和Presto集成 4.1 hive hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat...Hive分区列中的类,这里我选择使用当前分区的值同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY...hudi 和hive同步时保证hive目标表不存在,同步其实就是建立外表的过程。...") // 用于将分区字段值提取到Hive分区列中的类,这里我选择使用当前分区的值同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY
对于维度列就没那么简单了，因为它们需要支持过滤和聚合操作，因此每个维度需要下面三个数据结构： (1) 一个map，Key是维度的值，值是一个整型的id (2) 一个存储列的值得列表，用(1)中的map编码的...每当将查询提交到特定节点上的impalad时，该节点充当该查询的“协调器节点”，负责将Query分发到其他impalad节点来并行化查询，所有查询结果返回给中心协调节点。...Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存。这使用得Impala目前处理Query会受到一 定的限制。...Presto综合性能比起来要比其余组件好一些，无论是查询性能还是支持的数据源和数据格式方面都要突出一些，在单表查询时性能靠前，多表查询方面性能也很突出。...ClickHouse 作为目前所有开源MPP计算框架中计算速度最快的，它在做多列的表，同时行数很多的表的查询时，性能是很让人兴奋的，但是在做多表的join时，它的性能是不如单宽表查询的。
如果你使用catelog配置文件，你会发现每个文件都必须包含connector.name属性，用于指定catelog管理器（创建特定的Connector使用）。...每一行的长度等于下一行的起始便宜减去当前行的起始便宜。 boolean valueIsNull[] 表示某一行是否有值。如果有某一行无值，那么这一行的便宜量等于上一行的偏移量。...（3）固定宽度的String类型的block，所有行的数据拼接成一长串Slice，每一行的长度固定。 （4）字典block：对于某些列，distinct值较少，适合使用字典保存。...在查找时，首先找到某一行的id，然后到字典中获取真实的值。 1.5 Presto优缺点 Presto中SQL运行过程：MapReduce vs Presto ?...2）能够连接多个数据源，跨数据源连表查，如从Hive查询大量网站访问记录，然后从Mysql中匹配出设备信息。 3）部署也比Hive简单，因为Hive是基于HDFS的，需要先部署HDFS。 ?
所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。...集成 hudi presto 集成hudi 是基于hive catalog 同样是访问hive 外表进行查询，如果要集成需要把hudi 包copy 到presto hive-hadoop2插件下面。...Hive分区列中的类,这里我选择使用当前分区的值同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY...hudi 和hive同步时保证hive目标表不存在,同步其实就是建立外表的过程。...摘要 集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。 2.
实现分布式运行时数据读取； split getLocations() 用于返回该分片数据的位置，用于Job调度时能就近调度。如任务运行在数据的节点上，这样可以减少网络开销。...Split：分布式处理的一个数据分区，有的系统叫Shard、Partition等，功能类似； Page：一个Split中一次返回的多行数据的集合，包含多个列的数据。内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...Presto 在判断 isFinish() 为 false时，会一直遍历获得 Page； Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式。...SortedRangeSet 的 getOrderedRanges() 主要返回了 该 Domain 的查询条件，结合使用 Marker BELOW、EXACTLY、ABOVE 和 Range的左右边界...，尽量少的返回数据； 底层的存储引擎，可根据业务进行设计，Presto 可把SQL转为具体执行的查询条件，屏蔽底层系统的分库、分区、索引等信息。
同时，默默地返回掩码值可能会导致意外的业务决策。作为该计划的一部分，我们将需要以可接受的方式解决这些相互冲突的情况。 可靠性：由于此过程会修改数百PB的新旧数据，因此数据丢失的可能性很高。...如果用户没有该密钥的权限，则会收到“拒绝访问”异常，并且用户的查询将失败。在某些情况下，用户可以有一个像“null”这样的屏蔽值。换句话说，用户在没有密钥权限的情况下无法读取数据。...如果元数据标记表明需要加密，摄取作业将在将数据发送到文件存储系统之前对其进行加密。 摄取数据集的元数据也被转发到 ETL 元存储，ETL 作业和查询使用该元存储。...他们在读取该数据集时需要该元数据信息。 当 ETL 作业将数据转换为新数据集（表）时，会提取 ETL 元数据。同样，标记信息用于控制如上所述的加密。 转换后的数据被写回文件存储。...我们的性能评估是在最终用户查询上执行的。 我们开发了对表中 60% 的列进行加密的 Spark 作业，这通常超过了需要加密的列的百分比。 在解密方面，Spark 作业读取与计数一起返回的表。
反过来，视图定义了基础数据如何暴露给查询（即如何读取数据）。 存储类型 Hudi支持以下存储类型。 写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。...这可以通过触发一个带有自定义负载实现的插入更新来实现，这种实现可以使用总是返回Optional.Empty作为组合值的DataSource或DeltaStreamer。...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....请使用下面的Hive路径。 如果在deltastreamer工具或数据源中启用了Hive Sync，则该数据集会同步到Hive的几张表中，可以使用HiveQL，Presto或SparkSQL进行读取。
函数代替row_number函数来获取Top N 6.3 注意事项 6.4 可能会踩的坑 6.4.1 如何加快在Presto上的数据统计 6.4.2 查询条件中尽量带上分区字段进行过滤 6.4.3 多多使用...（4）字典 block：对于某些列，distinct 值较少，适合使用字典保存。...6.1.2 使用 ORC 格式存储 Presto 对 ORC文件 读取进行了特定优化，因此，在 Hive 中创建 Presto 使用的表时，建议采用 ORC 格式存储。...utm_source=tag-newest 6.4.1 如何加快在Presto上的数据统计 很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。...6.4.3 多多使用 WITH 语句 使用 Presto 分析统计数据时，可考虑把多次查询合并为一次查询，用 Presto 提供的子查询完成。
），如果一个表有多种不同的数据存储分布方式，Connector 也可以将所有的数据布局全部返回，这样 Presto 优化器就可以根据 query 的特点来选择最高效的数据分布来读取数据并进行处理。...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。...，使用regexp_like对性能有较大提升 使用Join语句时将大表放在左边：Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join...Presto 接入了查询路由 Gateway，Gateway 会智能选择合适的引擎，用户查询优先请求 Presto，如果查询失败，会使用 Spark 查询，如果依然失败，最后会请求 Hive。...最后，有赞在使用Presto的过程中发生的主要问题包括： HDFS 小文件问题 HDFS 小文件问题在大数据领域是个常见的问题。数仓 Hive 表有些表的文件有几千个，查询特别慢。
CachingHiveMetastore -- Hive 相关元数据的缓存，每次获取表、Database 的具体信息时，会先从缓存中进行获取，缓存没有，会从对应的 MetaStore 中获取元数据。...文件，同时会存储表的路径信息，每次读取表元数据时，从 .prestoSchema 中进行读取。...BridgingHiveMetastore -- 使用 Hive Thrift Server API 来实现 Hive Metastore 相关接口 以获取一张 Deltalake 表的列信息为例，从...1.2 Deltalake 表和列元数据信息查询 主要是为了用户对于表的不同版本操作信息进行查看和追踪，方便表的管理和维护。...如果没有，那么表的统计信息为 EMPTY 读取表的 extend statistic（如果有的话），主要是 column 的 NDV 和 totalsize 最后结合上面的信息，组合出一张表的统计信息
其中X轴表示每个查询类型的时间轴和查询结果。 ? 注意，作为写操作的一部分，表的commit被完全合并到表中。对于更新，包含该记录的文件将使用所有已更改记录的新值重新写入。...任何注册的Hive表（如果有此注解）都将通过调用相应的inputformat的getSplits()方法（而不是Presto Hive原生切片加载逻辑）来获取切片。...随着该PR https://github.com/prestodb/presto/pull/14795被合入，现在Presto（0.240及后面版本）已经支持查询MOR表的快照查询，这将通过在读取时合并基本文件...中支持这一点需要理解Presto如何从Hive表中获取记录，并在该层中进行必要的修改。...该方案旨在解决： 存储和维护最新文件的元数据 维护表中所有列的统计信息，以帮助在扫描之前有效地修剪文件，这可以在引擎的查询规划阶段使用。 为此，Presto也需要一些变更。
表统计 Presto支持基于统计的查询优化。为了使查询能够利用这些优化，Presto必须具有该查询中表的统计信息。 表统计信息通过连接器提供给查询计划者。...Hive连接器支持通过ANALYZE语句收集表和分区统计信息。分析分区表时，可以通过可选的partitions属性指定要分析的分区，该属性是一个包含分区键值的数组....Available Statistics Presto提供以下统计信息： 对于表： 行数：table layout中的总行数 对于表中的每一列： 数据大小：需要读取的数据大小 空值分数：空值的分数 不重复值计数...：不重复值的数量 低值：列中的最小值 高值：列中的最大值 可用于特定查询的统计信息集取决于所使用的连接器，并且还可能因表甚至table layout而异。...例如，Hive连接器当前不提供有关数据大小的统计信息。 可以使用SHOW STATS for命令通过Presto SQL界面显示表统计信息。 ?
从表复制数据时，连接器可以通过指定应使用哪些列来检测新数据或修改的数据来仅加载新行或修改的行。...无法检测到对现有行的更新，因此该模式仅应用于不可变数据。在数据仓库中流化事实表时，可能会使用此模式的一个示例，因为这些表通常是仅插入的。...请注意，由于时间戳不一定是唯一的，因此此模式不能保证所有更新的数据都将被传递：如果2行共享相同的时间戳并由增量查询返回，但是在崩溃前仅处理了一行，则第二次更新将被处理。系统恢复时未命中。...我们能否成功注册架构取决于架构注册表的兼容性级别，默认情况下该兼容性级别是向后的。 例如，如果我们从表中删除一列，则更改是向后兼容的，并且相应的Avro架构可以在架构注册表中成功注册。...如果我们修改数据库表架构以更改列类型或添加列，则将Avro架构注册到架构注册表时，由于更改不向后兼容，它将被拒绝。 您可以更改架构注册表的兼容性级别，以允许不兼容的架构或其他兼容性级别。
(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询...，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行） 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小...但Presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘上读写的，因此presto比hive快很多，但是由于是基于内存的计算当多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。...等等）以支持高级分析功能 支持使用磁盘进行连接和聚合，当操作使用的内存溢出时转为磁盘操作 允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算...每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。
当设置为 false 时，使用推导出的 VARCHAR 长度，而不是使用最大长度。#37284统计信息收集，默认开启了通过文件大小预估 Hive 表行数的功能。...#35897透明改写利用分区物化视图，如果分物物化视图部分分区失效，默认行为是将所有基础表与物化视图联合，以保证查询数据的正确性。..._highlight=compress_type当使用 CTAS+TVF 创建表时，TVF 中的分区列将被自动映射为 Varchar（65533） 而非 String，以便该分区列能够作为内表的分区列使用...#37182优化使用低版本 OBJECT 驱动连接 Oracle 时的报错信息。#37634当 Hudi 表 Incremental Read 返回空集时，Doris 同样返回空集而非报错。...#37757修复了在从旧版本升级到新版本时，如果开启了 Hive Metastore Even Listener 情况下，可能出现 FE 元数据回放错误的问题。
Presto Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持...Presto Connector Manager根据对应Connector的配置文件中connector.name属性来决定访问数据源时使用的Connector Catalog 类似于Mysql中的数据库实例...一份表的全称组合是 Catalog.Schema.Table 查询执行模型 Presto在执行SQL语句时，将其解析成相应的查询，并分配给Worker执行这些Task – Statement 即输入的SQL...Presto中有两种Exchange： 如果当前Stage是Source类型的Stage，那么该Stage是直接通过相应的Connector读取数据的，通过Source Operator与Connector...()来请求Coordinator来获得当前已处理完的部分数据 根据返回值中NextUri是否为null类修改valid的值来空值是否继续循环调用client.advance() 如果不动态显示就等待到所有结果返回
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