例如,你现在需要访问一个hive数据源,那么你在配置文件中就需要将属性connect.name设置为Hive-cdh5或者Hive-cdh4,这样Presto就会使用内置的Hive connector去访问Hive数据仓库中相应的数据。 2.Catalog Presto中的Catalog类型于Mysql中的数据库实例。而Schema就类似于Mysql中的一个Database。通过使用特定的Connector访问Catalo...
Hive和Presto在大数据处理领域各自占有一席之地,尽管它们的设计和目标不同,但通过结合二者的优点,企业可以更高效地处理和分析海量数据。在长期数据存储与复杂批处理任务上采用Hive,而在实时数据查询与分析上利用Presto,可以实现资源的最优配置和使用。 希望本文能帮助你更好地理解Hive与Presto之间的关系,并如何将它们应用...
hive 分区表改为非分区表 一、SQL语法 Map取值判断 hive: dim_ext['mode_type'] = '7' presto: element_at(dim_ext,'mode_type') ='7' 字段value字符串拼接: Hive: select concat_ws(',',collect_set(skuid)) sku_list from tmp -- 去重 select expid, concat_ws(',',collect_list(skuid...
Hive:Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具,它将SQL查询能力带给了Hadoop,使得用户能够使用熟悉的SQL语法来查询和管理存储在Hadoop文件系统中的数据。 使用场景对比 Presto:适用于需要快速交互式查询的场景,如ETL、实时数据计算、Ad-hoc查询和实时数据流分析等。 Hive:适合处理大规模数据集的批处理任务,适合海量级别...
Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎,相比Hive,执行效率要高很多。 擅长: 1、 轻量快速,支持近乎实时的查询 2、Facebook内部广泛使用,有好的扩展性和稳定性 3、和impala同样使用分布式查询引擎,和传统的Mapreduce相比,消除了延迟和磁盘IO开销 4、有完善的文档 ...
- **Hive**:从较新版本开始,Hive也开始支持窗口函数,但其语法和实现可能与Presto略有不同。 ### 6. 子查询和CTE(公用表表达式) - **Presto**:支持子查询和CTE,允许在查询中嵌套其他查询或使用临时结果集进行进一步分析。 - **Hive**:同样支持子查询和CTE,但在性能优化和特定场景下的行为上可能存在差异。
1、trino 中获取数组、map 长度的函数是 cardinality,而hive中是 size; 2、trino 中没有 array 函数,如 array(1,2,3); 3、trino 中数组包含的函数是 contains,而hive是 array_contains; JSON 函数 1、trino 从 json 中获取元素的函数 json_extract_scalar,在 hive 中为 get_json_object。
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! 由于Presto 的数据源具有完全解耦、高性能,以及对 ANSI SQL 的支持等特性,使得 Presto 在 ETL、实时数据计算、 Ad-Hoc 查询和实时数据流分析等多个业务场景中均能发挥重要的作用。
执行Hive查询 的使用方法 运行Presto查询 运行Presto使用函数 结语 通过对Hive和Presto的概述、对比分析以及使用方法的介绍,我们可以更好地选择和使用适合企业需求的数据仓库解决方案,提升数据处理效率和查询性能。 技术标签:数据仓库、Hive、Presto、大数据、查询性能 ...
--catalog:指的是数据源类型为hive --schema:指的是连接hive的数据库,这里是default库 进行简单测试:查看表 show tables; show tables 查找数据:select * from sqoop_executors; 假如你的集群没有Kerberos认证,那到这里已经完成Presto的部署了,如果hive集群有Kerberos认证,就只要多配置一步---配置hive连接器,由于...