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    Presto系列 | Presto基本介绍

    233酱准备不定时持续更新这个系列,本文主要从Presto的使用举例,Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。...Presto的使用举例 比如说,你想对存储在不同数据源中的数据,如HDFS、Mysql、HBase等通过一个SQL做查询分析,那么只需要把每一个数据源当成是Presto的Connector,对应实现Presto...Presto跑批的限制原因: ? Presto跑批的条件: ? 所以他们提供了Presto on Spark方案,这样做的好处是可以统一用户使用的SQL方言差异,UDF差异。 ?...Presto的基本概念 前面主要谈了Presto的使用场景,下面简要从 Presto的架构和基本术语上介绍Presto。 Presto架构 Presto的架构图如下: ?...Coordinator Presto中的Coordinator节点负责解析SQL语句,生成并优化物理执行计划,管理Presto worker节点。它是Presto运行的“大脑”。

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    快速学习-Presto优化

    第3章 Presto优化 3.1 数据存储 1)合理设置分区 与Hive类似,Presto会根据元信息读取分区数据,合理的分区能减少Presto数据读取量,提升查询性能。...2)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。...TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); 先将数据灌入orc表,然后更换表名 insert overwrite table bdc_dm.res_category_orc...3.4 注意事项 ORC和Parquet都支持列式存储,但是ORC对Presto支持更好(Parquet对Impala支持更好) 对于列式存储而言,存储文件为二进制的,对于经常增删字段的表,建议不要使用列式存储...对比数据仓库,dwd层建议不要使用ORC,而dm层则建议使用。

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    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...,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。...使用Join语句时将大表放在左边使用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右边的表数据整个复制一份发送到每个...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。

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    关于Presto避坑的小小指南

    千万不要以为Presto可以解析SQL,那么Presto就是一个标准的数据库。 Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析、大规模数据聚集和生成报表。...遇到过的问题 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。...若要提高数据统计的速度,可考虑把Mysql中相关的数据表定期转移到HDFS中,并转存为高效的列式存储格式ORC。...CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1 ( id INTEGER, ........ partition_date INTEGER )WITH ( format = 'ORC...ORC格式 Presto中对ORC文件格式进行了针对性优化,但在impala中目前不支持ORC格式的表,hive中支持ORC格式的表,所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式。

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    腾讯 PB 级大数据计算如何做到秒级?

    天穹 Presto 也对 Iceberg Connector 做了一系列的功能增强,包括 ORC 存储格式支持(PR-16391)、Timestamp With Time Zone 类型支持、Alluxio...3.3 大文件 ORC 统计信息读取优化 Presto 在读取 ORC 文件时,会先读取文件的 Stripe 统计信息,用于优化 ORC 的数据读取,但是如果 ORC 文件比较大,同时文件数量又比较多的情况下...天穹 Presto 采用了以下的方案来尽量避免这个问题:对于来自同一个 ORC 大文件的 Splits,避免重复读取文件的 Stripe 统计信息。...SplitFilerOperator 会先读取一次 ORC 文件的 Stripe 统计信息,生成新的 ORC Splits,新的 Splits 包含了利用 Stripe 统计信息过滤优化后的数据读取地址...,后续 ORC Splits 分发至 Worker 中执行时,无需再读取 Stripe 统计信息,直接读取数据即可。

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    天穹SuperSQL如何把腾讯 PB 级大数据计算做到秒级?

    天穹Presto也对Iceberg Connector做了一系列的功能增强,包括ORC存储格式支持(PR-16391)、Timestamp With Time Zone类型支持、Alluxio Local...3.3 大文件ORC统计信息读取优化 Presto在读取ORC文件时,会先读取文件的Stripe统计信息,用于优化ORC的数据读取,但是如果ORC文件比较大,同时文件数量又比较多的情况下,StripeStatistics...天穹Presto采用了以下的方案来尽量避免这个问题:对于来自同一个ORC大文件的Splits,避免重复读取文件的Stripe统计信息。...SplitFilerOperator会先读取一次ORC文件的Stripe统计信息,生成新的ORC Splits,新的Splits包含了利用Stripe统计信息过滤优化后的数据读取地址,后续ORC Splits...天穹内部环境测试结果显示该方案能减少50%左右的StripeStatistics对象内存占用,原先造成OOM的ORC查询,采用新方案的实现后也可以正常执行完成,目前正在上线生产环境中。

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    Presto统计信息

    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。...Presto会根据查询中的过滤谓词,尝试选择由最少数量的分区组成的table layout。...可以使用SHOW STATS for命令通过Presto SQL界面显示表统计信息。 ?...每个计划片段均由单个或多个Presto节点执行。片段分离代表Presto节点之间的数据交换。片段类型指定Presto节点如何执行片段以及片段之间的数据分配方式. SINGLE 片段在单个节点上执行....使用VERBOSE选项时,将提供更详细的信息和低级别的统计信息;要了解这些内容,需要了解Presto内部和实现细节。 可以看到每个阶段花费的CPU时间以及该阶段中每个计划节点的相对成本。

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    从 0 到 1 学习 Presto,这一篇就够了

    命令行 Client 的安装 4、Presto 的基本使用 5、Presto可视化客户端的安装 6、Presto的优化 6.1 数据存储 6.1.1 合理设置分区 6.1.2 使用 ORC 格式存储...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。...相对于 Parquet 格式,Presto 对 ORC 格式支持得更好。...中不支持 insert overwrite语法,只能先delete,然后insert into 6.4.11 ORC 格式 Presto 中对 ORC 文件格式进行了针对性优化,但在 impala 中目前不支持...ORC格式的表,hive中支持 ORC 格式的表,所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式 6.4.12 PARQUET 格式 Presto 目前支持 parquet 格式,支持查询

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    Presto介绍与常用查询优化方法

    Facebook称Presto的性能比Hive要好上10倍多。2013年Facebook正式宣布开源Presto。 Presto架构 ?...,合理的分区能减少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。...使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力,对于即席查询需要快速解压,建议采用snappy压缩 预先排序 对于已经排序的数据,在查询的数据过滤阶段,ORC格式支持跳过读取不必要的数据。...Impala性能稍领先于presto,但是presto在数据源支持上非常丰富,presto对SQL的支持上也更多一些。

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