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

Google Dataproc Presto:如何使用Python运行查询

Google Dataproc Presto是一种云原生的分布式SQL查询引擎,它可以在Google Cloud上快速、高效地处理大规模数据。使用Python运行查询可以通过以下步骤完成:

  1. 安装必要的软件和库:首先,确保你的系统中已经安装了Python和Presto客户端。你可以使用pip命令安装Presto客户端库,例如:pip install pyhive
  2. 连接到Google Dataproc集群:在Python脚本中,你需要使用Presto客户端库来连接到Google Dataproc集群。你需要提供集群的主机名、端口号和认证信息。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
from pyhive import presto

# 连接到Google Dataproc集群
conn = presto.connect(
    host='your_cluster_hostname',
    port=your_cluster_port,
    username='your_username',
    catalog='hive',
    schema='default',
)

# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
  1. 运行查询:一旦连接到Google Dataproc集群,你可以使用游标对象执行SQL查询。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
# 运行查询
query = 'SELECT * FROM your_table'
cursor.execute(query)

# 获取查询结果
results = cursor.fetchall()

# 处理查询结果
for row in results:
    print(row)
  1. 关闭连接:在查询完成后,记得关闭连接以释放资源。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于Apache Hudi在Google云平台构建数据湖

有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要,只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。...现在,由于我们正在 Google Cloud 上构建解决方案,因此最好的方法是使用 Google Cloud Dataproc[5]。...Google Cloud Dataproc 是一种托管服务,用于处理大型数据集,例如大数据计划中使用的数据集。...我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。使用这样的设置,可以轻松扩展管道以管理大量数据工作负载!...这里显示的 Hudi 也可以与 Presto[10]、Hive[11] 或 Trino[12] 集成。定制的数量是无穷无尽的。本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍!

1.8K10

python如何使用代码运行助手

python代码运行助手是能在网页上运行python语言的工具。因为python运行环境在很多教程里都是用dos的,黑乎乎的界面看的有点简陋,所以出了这python代码运行助手,作为ide。...实际上,python代码运行助手界面只能算及格分,如果要找ide,推荐使用jupyter。jupyter被集成到ANACONDA里,只要安装了anacoda就能使用了。....bat’ 3、把“运行.bat”和“learning.py”放到同一目录下。...4、双击运行运行.bat”,之后会弹出黑色的dos窗口,这个窗口不要关闭。 ? 5、输入网址对应的网址和端口,整个过程就完成了。 ? 知识点扩展: Python在线运行代码助手 #!...如何使用代码运行助手的文章就介绍到这了,更多相关python代码运行助手用法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

2.5K21
  • 优步使用谷歌云平台实现大数据基础设施的现代化

    在此阶段之后,优步工程团队,计划逐步采用 GCP 的平台即服务(PaaS)产品,如 Dataproc 和 BigQuery,以充分利用云原生服务的弹性和性能优势。...优步团队为 Presto、Spark 和 Hive 开发了数据访问代理,对底层计算集群进行了抽象。...权限感知的双向数据复制服务 HiveSync 能够让优步以双活模式运行。...最后一个工作方向是在 GCP IaaS 上提供新的 YARN 和 Presto 集群。在迁移过程中,优步的数据访问代理会将查询和作业流量路由至这些基于云的集群,确保平稳迁移。...团队计划通过使用开源工具、利用云弹性进行成本管理、将非核心用途迁移到专用存储,以及积极主动的测试集成和淘汰过时的实践来解决这些问题。

    10610

    Parquet

    由于每一列的数据类型非常相似,因此每一列的压缩非常简单(这使查询更快)。可以使用几种可用的编解码器之一压缩数据。结果,可以不同地压缩不同的数据文件。...Apache Parquet最适合与AWS Athena,Amazon Redshift Spectrum,Google BigQuery和Google Dataproc等交互式和无服务器技术配合使用。...Parquet和CSV的区别 CSV是一种简单且广泛使用的格式,许多工具(例如Excel,Google表格和其他工具)都使用CSV来生成CSV文件。...Google和Amazon将根据GS / S3上存储的数据量向您收费。 Google Dataproc收费是基于时间的。...数据集 Amazon S3的大小 查询运行时间 扫描数据 成本 数据存储为CSV文件 1 TB 236秒 1.15 TB $ 5.75 以Apache Parquet格式存储的数据 130 GB 6.78

    1.3K20

    Uber 基于Apache Hudi的超级数据基础设施

    这些查询由处理自动化的协调器或查询运行器执行。 批量分析 批量分析用于检查历史数据,例如过去一年的订单趋势。查询生成器等交互式工具使用户能够轻松探索和分析数据。...在 Pinot 之上,该团队构建了一个自定义 Presto 查询界面,允许用户编写 Presto SQL 并在 Pinot 上实时运行查询,就像传统的生产后端系统一样。...赋能用户查询不同级别的数据 Lambda 架构描述了如何通过不同的分析引擎传输数据。但是一旦获得了适当的数据,内部客户如何查询数据以获得有价值的业务见解?...但他们目前正在 Google Cloud 上构建云数据,使用 HiveSync 将数据从 HDFS 复制到 Google Cloud 对象存储。...• Google Cloud 对象存储之上的 Presto:通过使用自定义 HDFS 客户端,PrestoGoogle Cloud 对象存储进行交互,就好像它在查询 HDFS 一样,从而提高了性能

    15210

    如何在 Mac 上使用 pyenv 运行多个版本的 Python

    found for python3.5.9 或者,我也可以从官方 Python 网站下载该版本,但我如何在我的 Mac 上与现有的 Python 版本一起运行?...将相同的语法添加到 ~/.zshrc 文件中: $ echo 'PATH=$(pyenv root)/shims:$PATH' >> ~/.zshrc 现在,每次我们在 zsh 中运行命令时,它将使用...如果需要再次检查默认 shell 程序,可以运行 echo $SHELL。如果是 zsh,请使用上面的命令。如果你使用 Bash,请将 ~/.zshrc 更改为 ~/.bashrc。...使用 pyenv 管理 Python 版本 现在 pyenv 已经可用,我们可以看到它只有系统 Python 可用: $ pyenv versions system 如上所述,你绝对不想使用此版本(阅读更多有关信息...现在 pyenv 已正确设置,我希望它能有我经常使用的几个不同版本的 Python

    4.9K10

    Docker selenium 自动化 - 使用python操作docker,python运行、启用、停用和查询容器实例演示

    Docker selenium 自动化 - 使用 Python 操作 docker 运行、启用、停用和查询容器实例演示 第一章:Python 操作 docker ① python 运行 docker 容器实例...② python 启用、停用容器实例 ③ python 查询、展示容器实例列表 第二章:Python 调用 docker selenium 执行自动化实例演示 ① 源码展示 ② 运行效果 [系列文章篇...] 篇章一:Docker selenium 自动化 - windows 版 docker 的安装与运行环境检测 篇章二:Docker selenium 自动化 - Python 调用容器实例跑自动化查天气实例演示...操作 docker ① python 运行 docker 容器实例 通过 pip install docker 安装 docker 的 python 库后即可调用本地的 docker 程序。...查询、展示容器实例列表 def list_docker(): ''' 作用:展示容器相关列表 参数:无 返回:无 ''' # 显示所有的容器对象

    1.6K20

    没有三年实战经验,我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

    而且,我们需要知道如何构建能够处理和利用数据的系统。Google Cloud提供了构建这些系统的基础架构。 你可能已经掌握了使用Google Cloud的技能,但如何向未来的雇主或客户证明这一点呢?...在此之前,将由Google Cloud从业者讲授如何使用Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow和Bigtable等不同的项目。...(例如cos(X) 或 X²+Y²) • 必须了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub之间的区别,以及如何使用它们 • 考试中的两个案例研究与实践中的案例完全相同...,我会做大量模拟练习,找到自己的短板 • 帮助记忆Dataproc的打油诗:「Dataproc the croc and Hadoop the elephant plan to Spark a fire...考虑安全性和合理性 Google Cloud Professional数据工程师考试的不同部分(第2版) 1. 设计数据处理系统 2. 构建和运行数据处理系统 3.

    4K50

    Flink与Spark读写parquet文件全解析

    Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术,如 AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc...Parquet 和 CSV 的区别 CSV 是一种简单且广泛使用的格式,被 Excel、Google 表格等许多工具使用,许多其他工具都可以生成 CSV 文件。...Google Dataproc 收费是基于时间的。 Parquet 帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一,此外,它还大大缩短了扫描和反序列化时间,从而降低了总体成本。...下面展示如何通过spark读写parquet文件。...本文使用spark版本为3.0.3,运行如下命令进入本地模式: bin/spark-shell 数据写入 首先通过Seq创建DataFrame,列名为“firstname”, “middlename”,

    5.9K74

    大数据:Trino简介及ETL场景的解决方案

    Presto 的核心目标就是提供交互式查询,也就是我们常说的 Ad-Hoc Query,很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。...什么是 Tardigrade 项目 大家喜欢使用 Trino 的地方在于它的查询速度很快,可以通过直观的错误消息、交互体验和联邦查询来解决业务问题。...以下是 Tardigrade 项目带来的效果: 当长时间运行查询遇到故障时,我们不必从头开始再运行它们。...当查询需要的内存超过集群中当前可用的内存时,它们仍然能够运行成功; 当多个查询同时提交时,它们能够以公平的方式共享资源,并稳步运行。 Trino 在幕后完成所有分配、配置和维护查询处理的繁重工作。...社区引入了 Presto on Spark,Presto on Spark 是 Presto 和 Spark 之间的集成,它利用 Presto 的 compiler/evaluation 作为类库,并使用

    46810

    【学习】开源大数据查询分析引擎现状

    Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层,来满足在不同数据存储系统(包括HBase、HDFS、Scribe等)之上都可 以使用SQL进行查询。 图2....而Tez是 Hortonworks开源的一个DAG计算框架,Tez可以理解为Google Pregel的开源实现,该框架可以像Map-Reduce一样,用来设计DAG应用程序,但需要注意的是,Tez只能运行在...Presto运行模型与Hive有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的Map-Reduce任务,一个接着一个地运行。 每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。...然而Presto引擎没有使用Map-Reduce。它使用了一个定制的查询执行引擎和响应 操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外,所有的数据处理都是在内存中进行的。...例如,Impala,Shark,Presto要好于Hive和Stinger,但这种优势随着数据量增加和查询变复杂而减弱; 3) 使用MPP数据库技术对连接查询有帮助。

    3.2K70

    为什么要使用Presto

    查询不同数据源数据库需要使用不同的连接,以及运行不同的 SQL 方言。它们比较类似,但是却可以引起混乱以及需要学习各种细节。 如果不使用数据仓库,则无法在查询中合并来自不同系统的数据。...您可以同时查询 Presto 中的所有数据源,并且在同一查询使用相同的 SQL。 将联合查询Presto 结合使用可以使您获得原本无法了解的信息。...4.6 数据湖查询引擎 术语“数据湖”通常用于大型 HDFS 或类似的分布式对象存储系统,将各种数据转储到其中,而无需考虑如何访问它。Presto 将其解锁,成为有用的数据仓库。...Presto 能够对它们中的任何一个使用 Hive 连接器,因此可以在您的数据湖上(无论如何存储数据以及存储在哪)进行基于 SQL 的分析。...如果过去需要三天才能查的出来,现在可以在 15 分钟内运行。可以更快的得到结果,并具有运行更多查询的能力。 Presto 的更快的处理可实现更好的分析和结果。

    2.4K20

    基于AIGC写作尝试:深入理解 Dremio

    SQL 加速:Dremio 结合了多种 SQL 加速技术,使用户能够在大型数据集上快速运行复杂的 SQL 查询。...客户端:用户使用的任何与 Dremio 集成的应用程序,例如 BI 工具、ETL 工具、Python 程序等。...在许多情况下,整个查询可以从Data Reflections中服务。图片使用场景以下是 Dremio 如何帮助业务的一些示例:更快的查询:Dremio 的主要优势之一是它处理查询的速度。...Dremio:Dremio是一个开源的数据管理平台,允许用户直接在各种数据源上运行SQL查询。Dremio使用Apache Arrow作为其本地数据格式,使其比传统的查询引擎更快、更高效地处理数据。...Presto的优势在于它能够实时查询大型数据集,无需预处理。Presto使用分布式查询引擎,使其能够在多个节点上处理多个并发查询。比较:在数据查询方面,Dremio和Presto都提供类似的功能。

    3.1K30

    宜人贷PaaS数据服务平台Genie:技术架构及功能

    注:Google三大论文:Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data;The Google File System;MapReduce...数据服务平台需要保证每天几千个批量作业按时运行,并保证数据产品对数据实时计算的效率以及准确性,与此同时,又要保证每天大量Adhoc查询的实效性。...整体是一个Master Slave的架构,Job Runtime Dir 概念是指当前Job的运行所需要的环境完整打包提供,如Python 环境。...近几年数据工程师们在如何提高数据时效性上做了非常多的努力和尝试。推动这些实时数据同步、处理技术发展的当然还是场景与需求。中国的大互联网环境竞争非常激烈,如何提高用户转化率变得尤为关键。...对于为什么会使用Presto我可以给出以下的答案: Presto拥有交互级别的数据计算查询体验 Presto支持水平扩展,presto on yarn (slider) 支持标准SQL,并且方便扩展 facebook

    3.1K51

    Presto介绍与常用查询优化方法

    Presto Hive使用MapReduce作为底层计算框架,是专为批处理设计的。但随着数据越来越多,使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时,显然不能满足交互式查询的需求。...2012年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000名Facebook雇员中使用运行超过30000个查询,每日数据在1PB级别。Facebook称Presto的性能比Hive要好上10倍多。...Presto实现低延时查询的原理,我认为主要是下面几个关键点: 完全基于内存的并行计算 流水线 本地化计算 动态编译执行计划 小心使用内存和数据结构 类BlinkDB的近似查询 GC控制 更多详情:https...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。...与Impala对比 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎

    3.4K50

    Kaggle大神带你上榜单Top2%:点击预测大赛纪实(上)

    Google Cloud Dataproc(谷歌云数据处理)管理服务可以很容易地部署一个Spark集群。...我主要的开发环境是Jupyter notebook,一个非常高效的Python界面。这个谷歌云平台的教程介绍了如何在数据处理主节点上设置Jupyter,并使用PySpark库。...Dataproc Spark集群利用谷歌云存储(Google Cloud Storage, GCS)作为分布式文件系统而非通常默认使用的HDFS。...部署在Google计算引擎(Google Compute Engine, GCE)上的一个’n1-highmem-32’型实例(32核CPU和256GB内存)使得运行时间缩短到1个小时以内。...我的探索性分析核(Kernel)介绍了如何Python,Spark SQL和Jupyter Notebook在谷歌Dataproc平台上分析竞赛提供的最大的数据集。

    1.2K30

    Presto 在有赞的实践之路

    二、Presto 在有赞的使用场景 ? 数据平台(DP)的临时查询: 有赞的大数据团队使用临时查询进行探索性的数据分析的统一入口,同时也提供了脱敏,审计等功能。...第一个问题就遇到了我们如何去将现有离线 Hadoop 集群的数据表导入到新的集群。...4.2 正则表达式指数级别回溯问题 有一天,有个用户一个临时查询跑了1个小时也没退出,通过 jstack,找到了对应代码,发觉是在运行 Presto 里面的正则表达式引擎 Joni 库匹配的代码,后来发现他写的是一个会产生指数级别回溯的正则表达式...社区的反馈是可以将 Presto 的正则表达式配置成 Google RE2J,但是 RE2J 会牺牲掉一些正则表达式的语法。...后来我们尽管 Presto 是个多线程执行引擎,但是 Joni 引擎在设计上还是可以被 Interrupt 的,于是加上了查询最大运行时间的限制,并且通知了相关的用户。

    92520
    领券