文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
数据时代，数据的多源集成和快速检索查询是第一步，配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角。 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结，二是提升自己。 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能。
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。
http://prestodb-china.com/ PRESTO是什么？ Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 它可以做什么？ Presto支持在线数据查询，包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。 Presto以分析师的需求作为目标，
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
准实时分析系统Impala，提供SQL语义，能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理，是一个批处理过程，难以满足快速响应的查询，而Impala是基于MPP的查询系统，最大特点就是快速。
为了满足企业大数据对联邦查询、高性能交互式查询、成本优化的需求，DLC团队正式发布数据湖计算DLC2.2.5版本！该版本推出联邦查询增强、网络配置模块、日志信息、原生函数等重磅特性～全方位提升产品能力，助力企业数据资产分析与管理！ 重点特性 重点特性一：联邦查询分析增强，支持更多数据源 联邦查询新增Postgresql， SQLServer， ClickHouse三种数据源支持，支持数据源连通性测试。联邦查询分析覆盖更多用户使用场景，提高用户使用便捷性。 重点特性二：新增网络配置管理模块，规范数据引擎
目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就来部署体验一下吧。
经过对 Presto 和 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！
权限管控是一个应用系统最重要的基础能力之一，通常权限可以分为功能权限和数据权限，功能权限主要用来控制用户可以执行的操作，即用户可以做什么；数据权限则控制用户可以操作的对象范围，这里的对象指业务数据，数据权限进一步细化还可以分为行级权限和字段级权限，如控制用户可以查询本部门的数据，而不能查看其他部门数据，或者只能查看一条业务数据的部分字段信息。我们接触的数据权限通常是指对某一个应用系统内部的业务数据进行管控，这些业务数据由用户的行为活动产生，如一个交易应用中的交易数据，通常用户只能查看到自己的交易记录，这就是最基本、最常见的数据权限管控策略。大数据权限系统需要管控的数据范围要大的多，包含了数据仓库中的所有表，同时管控的用户也并非普通的应用系统用户（产生数据的用户），而是数据开发人员、数据分析人员等（使用数据的用户）。本文将着重介绍政采云大数据权限系统的数据权限管控。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。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。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
但在Hive中使用全局排序时，需要注意，Hive会将所有数据交给一个Reduce任务计算，实现查询结果的全局排序。所以如果数据量很大，只有一个Reduce会耗费大量时间。
用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。
很明显，error显示为com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec没有找到
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（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。
在传统的实时数仓中，由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能，我们一般采用orc，parquet数据格式，但是这种列式格式无法追加，流式数据又不能等候太长时间，等到文件够了一个hdfs block块大小再写入，所以不可避免的产生了一个令人头大的问题，即小文件问题，由于使用小文件会增加namenode的压力，并且影响查询性能，所以我们在使用流式数据入库的时候一般会对小文件进行合并处理。
作为一名专注于大数据查询与分析技术的博主，我深知Apache Impala作为一款高性能的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，在大数据实时分析领域所展现的强大实力。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Impala的底层原理与性能调优技巧，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Impala相关的技术考察。
随着大数据的普及，大部分企业的大数据查询与统计渐渐出现瓶颈。虽说存储方面有分布式的HDFS,HBSE,MongoDB等可以应对，但是面对千万级别（1x10^7）界别的数据量查询时，以上组件也不免显得力不从心。正因此，分布式查询引擎应运而生。而基于内存查询的分布式查询引擎--Presto正是其中之一。很多人都说现代计算机技术的发展都是拼开源，拼社区。而Presto的社区也不小，国际化的Facebook，也有国内电商大头京东。正因此，在经过实际尝试与测验之后决定简要地介绍一下presto的部署方式，希望能给有需要的朋友提供一些参考。
最近在学习用户画像相关知识，对于大数据刚入门看到文章和书籍上一堆框架一脸懵逼。本文主要介绍下大数据使用的一些框架，对他们有个基本的了解，便于以后项目使用选型。
我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~ 城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 （典型的钱多离家近，事估计少不了了 ） 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求：
目前主流的OLAP数据库计算层架构有Master-Slave和Master-Master两种形态，但大多数选择的是Master-Slave架构，Master-Slave有助于控制流和计算流的分离，更简单的部署方式（Master集成元数据）等优势，下面是关于各个数据库或数据仓库产品的调研结果。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
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猿辅导公司的数据中台部门为猿辅导、斑马、猿编程、小猿搜题、猿题库、南瓜科学等各个业务线的产品、运营、研发提供标准化的数据集(OneData)和统一数据服务(OneService)。OLAP平台作为数据中台的一个核心部分，为各个业务线提供统一标准化的、可复用的、高可靠的数据服务，支持各个业务线人员进行快速灵活的查询和分析，是连接前台和后台的桥梁。
针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节，Presto虽然具备解析SQL的能力，但它并不属于标准的数据库范畴。
内容来源：2017年8月12日，Hulu大数据架构部门负责人董西成在“网易博学实践日：大数据与人工智能技术大会”进行《Hulu大数据架构与应用经验》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：1540 | 4分钟阅读 摘要 Hulu大数据架构部门负责人董西成为我们分享Hulu在大数据架构与应用上的实践经验。 Overview 上图是hulu整体的大数据架构。我们的架构和其它架构基本都是大同小异，只在几个地方稍有不同。 Hulu在yarn上主要跑了四种东西，批处理
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章：Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot，整体写的非常好而且有深度，对比表格翻译如下：
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。
如果大家正在按照笔者的教程尝试使用大数据组件还是之前有使用过相关的组件,大家会发现一个问题HIVE在负责的查询下调用Mapreduce会很慢,在这个场景下就涌现出很多查询引擎来优化,比如大家熟悉的Spark-SQL,Impala,kilin已经今天的主角Presto, Presto以速度和极强的扩展性取得了胜利,不仅能够提高对HIVE数据查询速度还能和异构数据库进行关联查询,比如HIVE和Mysql进行关联查询,那么我们就来迫不及待的揭开Presto的庐山真面目 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.c
数据中台已经被很多公司应用，数据中台资料也不少，可是作为程序员更关心的是该如何代码实现。下面是中台相关代码实现及说明。
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
最近 Google 发表了一篇《F1 Query: Declarative Querying at Scale》的论文来详细阐述了一个叫做 F1 Query 的大数据处理系统的设计。F1 Query 是Google内部进行异构查询的引擎，它支持对各种不同的文件格式、各种不同的存储系统( Bigtable, Spanner, Google Spreadsheets ) 的数据进行联合查询。听起来跟 Presto 很像对吧，这确实也是我看到这篇论文介绍的第一反应，但是随着你看得更深入一点你就会发现这篇论文的着重点完全不在于对多数据源的支持，它甚至完全没有描述是怎么做到支持多种不同异构数据源的。F1 Query 更引以为傲的是:
作者简介 许鹏，携程机票大数据基础平台Leader，负责平台的构建和运维。深度掌握各种大数据开源产品，如Spark、Presto及Elasticsearch。著有《Apache Spark源码剖析》一书。本文来自许鹏在〖DAMS 2017中国数据资产管理峰会〗上的分享，首发DBAplus社群（ID：dbaplus）。 现如今大数据一块有很多的开源项目，因此首先搭建平台的难点其实在于如何选择一个合适的技术来做整个平台的架构，第二，因为有业务数据，用了平台之后的话，如何用平台把数据分析出来让用户有很好的交互性的
首先，数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低，可以支持灵活的构建，构建出来的数据的复用性也比较强。
开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto支持在线数据查询，包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。Presto以分析师的需求作为目标，他们期望响应时间小于1秒到几分钟。 Presto终结了数据分析的两难选择，要么使用速度快的昂贵的商业方案，要么使用消耗大量硬件的慢速的“免费”方案。
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。
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