首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Presto和Hive

是两种常用的大数据查询引擎,用于在云计算环境中进行数据分析和查询。

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,由Facebook开发并开源。它具有高性能和低延迟的特点,可以处理PB级别的数据。Presto支持标准的SQL语法,可以查询各种数据源,如关系型数据库、Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Amazon S3等。它的优势在于快速查询和灵活性,可以进行复杂的数据分析和联机分析处理(OLAP)。Presto适用于需要快速查询和分析大规模数据的场景,如数据仓库、日志分析、业务智能等。

推荐的腾讯云相关产品是TDSQL-C,它是腾讯云自研的一款高性能、高可用的云数据库产品。TDSQL-C基于Presto引擎,提供了强大的查询和分析能力,支持PB级数据的查询和分析。它具有自动扩缩容、备份恢复、监控告警等功能,可以满足大规模数据分析的需求。了解更多关于TDSQL-C的信息,请访问腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

Hive是另一个开源的大数据查询引擎,由Apache开发并开源。它基于Hadoop生态系统,使用类似于SQL的HiveQL语言进行查询和分析。Hive将查询转化为MapReduce任务,在Hadoop集群上执行。Hive支持数据的存储和查询优化,可以处理大规模的结构化和半结构化数据。它的优势在于易用性和兼容性,可以与Hadoop生态系统中的其他工具无缝集成。Hive适用于需要进行数据仓库和批量数据处理的场景,如日志分析、数据挖掘等。

推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for Hive,它是腾讯云提供的一种云数据库产品,专为Hive用户设计。TencentDB for Hive提供了高性能和高可用性的数据库服务,支持Hive的查询和分析需求。它具有自动扩缩容、备份恢复、监控告警等功能,可以满足大规模数据处理的需求。了解更多关于TencentDB for Hive的信息,请访问腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/product/hive

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Presto系列 | Presto基本介绍

    hbase es 的Join查询举例 Presto官方版Presto社区版已经支持了很多Connector,社区版略胜一愁。至于两者有何区别,吃瓜群众可以前往文末参考资料[2]。...参考资料[1]提到了Presto在Facebook中的使用场景有: 报表大盘查询 做过报表大盘的小伙伴应该对这个场景下复杂的SQL有所了解。...Connector connector是Presto中的一个数据源,可以是Hive、Mysql、Elasticsearch、HBase等。...Presto自带一些connectors:如JMX,System connector用来获取system tables的,Hive connector,TPCH connector 用来性能测试用的,等等...上执行SQL时,你就在运行1-多个catalogs.在Presto上定位一张表,是通过一个catalog的全限定名确定的,如hive.test_data.test代表在hive catalog,test_data

    4.3K40

    大数据Presto(四):Presto自定义函数JDBC连接

    Presto自定义函数JDBC连接一、Presto 自定义函数我们可以登录Presto客户端,使用命令:show functions 来查询对应的内置函数。...我们也可以自己定义函数,自定义的函数包含UDFUDAF函数。1、​​​​​​​​​​​​​​UDF函数自定义UDF函数及使用可以按照下面步骤来实现。...所有Presto节点上传完成后,重启Presto集群。1.6、使用自定义UDF函数#登录Presto客户端..../presto --server node3:8080 --catalog mysql --schema presto_db#查询所有函数presto:presto_db> show functions...所有Presto节点上传完成后,重启Presto集群。2.4、在presto中执行如下命令#登录Presto客户端[root@node3 presto-0.259]# .

    1.3K112

    Presto?还是 Hive? 你们知道大数据查询性能谁更强吗?

    经过对 Presto Hive 的性能做了大量的对比测试,最终结果表明: Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍!...由于 Presto 卓越的性能表现,使得 Presto 可以弥补 Hive 无法满足的实时计算空白,因此可以将 PrestoHive 配合使用:对于海量数据的批处理计算由 Hive 来完成;对于大量数据...需要 Presto Hive 配合使用来满足实际的业务需求。...( 2)使用 Cli 客户端进行数据分析 Presto 使用 Hive 作为数据源,对 Hive 中的数据进行查询分析。...Presto 是专门针对基于 Ad-Hoc 的实时查询计算进行设计的, 其平均性能Hive的 10 倍,因此 Presto 更适合于稍小数据量的计算差异性分析等 Ad-Hoc 查询。

    2.1K10

    大数据Presto(一):Presto介绍

    在早期Facebook依赖Hive做数据分析,Hive底层依赖MapReduce,随着数据量越来越大,使用Hive进行数据分析,时间可能需要分钟级到小时级别,不能满足交互式查询的数据分析场景。...2012年秋季,Facebook开发Presto,目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询,每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。...Presto官网地址:https://prestodb.io图片二、Presto特点多数据源Presto可以支持MySQL、PostgreSQL、cassandra、Hive、Kafka等多种数据源查询...Presto性能是Hive的10倍以上。...Hive Metastore(配置Hive Connector才会有)Presto通过Hive Connector读取Hive数据时,配置Hive Metastore服务为Presto提供Hive元数据信息

    2.1K61

    大数据上的SQL:运用HivePresto与Trino实现高效查询

    本文将深入剖析HivePresto(Trino)的特点、应用场景,并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。...通过Hive,用户可以轻松地对存储在HDFS或其他兼容存储系统中的数据进行汇总、即席查询分析,无需深入理解底层分布式计算的复杂性。...关键特性与优势分布式架构: Presto通过将查询任务分解到多个节点上并行执行,实现对大规模数据的高效处理水平扩展。...相较于Presto,Trino更注重在生产环境中的稳定性可管理性,为大规模数据查询提供了更全面的安全保障、资源管理以及长期支持。...Presto(Trino) 在需要快速、交互式查询多种数据源的场景中表现出色,如即席分析、商业智能报告实时数据探索。

    1.1K10

    Presto Trino Deltalake 原理调研总结

    最近在了解 Presto Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理,这里了解完刚好用一篇文章总结下,一是可以帮助自己未来的回顾,二是也希望能够帮助大家,下面都是个人理解...一、数据湖元数据获取对比 1.1 Deltalake 元数据获取实现方式 Presto Trino 当前支持通过 Hive Metastore 相关接口 + 自己解析 Deltalake 事务日志(...整体上 Hive Metastore 能够提供到一张 Deltalake 表在底层文件系统的 Location 信息,结合 Location 的信息,具体事务日志的解析逻辑,Presto Trino...的实现有所不同: 1.1 Hive Metastore 的集成 Presto Trino Deltalake 都支持三种兼容 HiveMetastore 接口实现的 MetaStore 类型: 1...1.3.2 Presto 不支持 1.3.3 总结 二、数据湖支持操作对比 Trino 支持 Deltalake 表的 Read Write,Presto 支持 Deltalake 表的 Read。

    27710

    Presto使用Docker独立运行Hive Standalone Metastore管理MinIO(S3)

    本文介绍使用Docker运行Hive Standalone Metastore,并以Presto中的Hive连接器为例,通过Hive Metastore管理MinIO(S3兼容的对象存储)中的数据。...本文涉及的组件及其版本: 组件名称 组件版本 Hive Standalone Metastore 3.1.2 hadoop 3.2.2 mysql 5.7.35 presto 0.261 MinIO...minio-hive-standalone-metastore:v1.0Copy 使用Presto测试Hive Metastore 如果您还没有安装好Presto,请先按照文档https://blog.csdn.net.../weixin_39636364/article/details/120518455对catalog配置进行如下修改,并启动presto server connector.name=hive-hadoop2...进入presto cli,查看catalogs: show catalogs;Copy 得到: 创建schema: 已知我们在MinIO上有一个hive-storage的buckets,那么执行如下命令创建

    1.3K20

    Apache HudiPresto的前世今生

    Hudi表可存储在Hadoop兼容的分布式文件系统或者云上对象存储中,并且很好的集成了 Presto, Apache Hive, Apache Spark Apache Impala。...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。...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。...这指示Presto使用Hive记录光标(使用InputFormat的记录读取器)而不是PageSource。Hive记录光标可以理解重新创建的自定义切片,并基于自定义切片设置其他信息/配置。...时间点查询允许在时间T1T2之间获取Hudi表的状态。这些已经在HiveSpark中得到支持。我们也在考虑在Presto中支持这个特性。

    1.6K20

    大数据Presto(五):Presto优化与Impala对比

    Presto优化与Impala对比一、Presto优化1、​​​​​​​​​​​​​​数据存储一般PrestoHive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...,可以减少Presto数据读取量,提升查询性能。...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。...如果是查询TopN或者BottomN,使用limit可减少排序计算内存压力。...二、​​​​​​​​​​​​​​Presto与Impala对比Impala性能比Presto相对来说要快一些,两者都对内存消耗比较大,虽然Impala速度快但是Presto支持的数据源丰富。

    1.7K61
    领券