我在CDH6集群上创建了一个orc文件。在这个orc文件的顶部创建了hive表。此表也是从presto使用presto单元连接器查询的。Presto安装在同一个CDH6集群上。当从presto_cli v/s hive_cli查询数据时会注意到时间差。单元-orcfiledump和单元查询都将时间戳列值返回为2021-11-08 15:09:50。
hive> select event_time from icampaign_message_history_dm where bintime=1636383600;
OK
**2021-11-08 15:09:50**
Time taken
我部署了一个presto集群,2个工作节点。但是两个SQL查询需要很大的时间差。 //sql1: it takes 398.12ms
SELECT count(employee_name) from employee where jobstatus=2;
// sql2: it takes 16.58s
SELECT count(employee_name) from employee where create_time > date_parse('2018-12-20','%Y-%m-%d') and create_time < date_pa
在Presto中,我正在编写一个SQL来从包含6个表的视图中提取数据。这些表都很大,记录在500万到3000万之间。SQL语句如下: select
a, b, c, d
from db.schema.v_order
where
f_order_code in (
select order_code from anotherdb.schema.xxx where ......
) 我尝试从子查询中获取结果,并将子查询替换为内容,然后直接在mysql中执行此sql。它的索引速度很快。但是当我在Presto中执行这个SQL时,我发现Presto总是在没有任何where条件的情况
基于的非常基本的地理空间连接每次都会超时。
表polygons包含340K个多边形,而points包含具有纬度/经度对(和ID)的5K行。这两个文件在S3中都是单独的.csv文件。
查询:
SELECT poly.geometry, p.id
FROM polygons as poly
CROSS JOIN points as p
WHERE ST_CONTAINS (ST_POLYGON(poly.geometry), ST_POINT(p.lon, p.lat));
上面的SQL查询永远不会在默认的30分钟Athena查询时间限制内完成。
我发现大型数据集上的普通雅典娜查询性能相当高,但我
我已经连接了Glue目录到雅典娜和一个EMR实例(预置)。我试着在这两种情况下运行相同的查询,但得到的结果不同。EMR为0行,雅典娜为43行。使用left join、group by和count distinct查询非常简单。该查询如下所示:
select
t1.customer_id as id,
t2.purchase_date as purchase_date,
count(distinct t1.purchase_id) as item_count
from
table1 t1
left join
table2 as t2
on t2.purchase_id=
我得到了一个非常简单的查询,当在相同的硬件上运行Spark SQL和Presto (3小时v.s 3分钟)时,显示出显着的性能差异。
SELECT field
FROM test1
WHERE field NOT IN (SELECT field FROM test2)
通过对查询计划的研究,我发现原因在于Spark SQL如何处理NOT IN谓词子查询。为了正确处理NOT IN的NULL,Spark SQL将NOT IN谓词转换为Left AntiJoin( (test1=test2) OR isNULL(test1=test2))。
Spark SQL引入了OR isNULL(test
我正在使用jdbc连接到presto服务器。
从文档中,我能够连接到服务器并运行查询。
在连接/语句中发送ClientTags (X-Presto-Client-Tags)时,我遇到了一些问题。
下面是构建连接和运行查询的函数。
public void test() {
java.util.Properties info = new java.util.Properties();
if (PRESTO_USER != null) {
info.put("user", PRESTO_USER);
}
if (PRESTO_PASS
因此,我尝试在Presto SQL中更新表的一个列的值;但是,在Presto文档中似乎没有更新查询,如下所示:
基本上,我的脚本涉及一系列查询,这些查询合并了一堆表,最后我希望更新表中某一列的值
WITH tableA AS (
do stuff here
),
tableB AS (
do stuff here
),
.
.
.
.
finalTable AS (
do final merge of tables from above
)
UPDATE
finalTable
SET
colD = REPLACE( REPLACE( REPLACE(UPPE
我在Athena SQL中查询以下用例: 我有一个表A,它是在Date: Date | Number of Purchase| Category进行分区的 在另一个表B中,我有500个在特定日期发生的事件。我想要访问A在以下每个事件之前一周的聚合数据: EventID | Event_Date | 7_Days_Before_Event_Date | Category 我想为每个活动结束,在活动发生前7天的购买总额。 然而,当使用where子句时,例如。A.Date between B.7_Days_Before_Event_Date and B.Event_Date不再使用A上的分区,并且
我正在尝试运行最简单的查询。然而,这是行不通的。
-bash-4.2$ prestosql --execute "select 1;"
Exception in thread "main" io.airlift.airline.ParseArgumentsUnexpectedException: Found unexpected parameters: [1;]
at io.airlift.airline.SingleCommand.validate(SingleCommand.java:98)
at io.airlift.airline.Sin
在我的例子中,我有一些单元表,分区列(Dt)是每个表中唯一包含的列。
我在hive中执行下面的sql
SELECT * FROM (
SELECT row_number() over(ORDER BY T.dt) as row_num,T.* FROM
(select * from ods.test_table where dt='2021-09-06') as T) TT
WHERE TT.row_num BETWEEN 1 AND 10
我每次都得到同样的结果。
但是我在Presto中执行sql,结果是不一样的。我认为根本原因是我的桌子缺少一个独特的钥匙。
是否可以在P
我想优化在PRESTO/HIVE上运行的查询的计算时间。我在Redshift上使用的技术之一是提高临时表的效率,如下所示:
BEGIN;
CREATE TEMPORARY TABLE my_temp_table(
column_a varchar(128) encode lzo,
column_b char(4) encode bytedict)
distkey (column_a) -- Assuming you intend to join this table on column_a
sortkey (column_b) -- Assuming you are sorting or gr
我在sql方面很新,我正在尝试一个简单的查询。
select
*,
max(cast(version_date as date)) over (partition by id) mx_dt,
min(cast(version_date as date)) over (partition by id) min_dt
from "raw_data"."raw_brands";
但是我发现了一个错误:
从AWS雅典娜客户端抛出一个错误。INVALID_CAST_ARGUMENT:值到目前为止无法转换: 2020-