字符串和映射--split_to_map---split_to_multimap split_to_map(string,entryDelimiter,keyValueDelimiter)→ map<varchar, varchar> SplitsstringbyentryDelimiterandkeyValueDelimiterand returns a map.entryDelimitersplitsstringinto key-value pairs.keyValueDelimitersplits each pair into key and value. 函数通...
transform_values(map(K,V1),function(K,V1,V2)) -> map(K,V2)# 该函数与上面的transform_values类似,是将map的value进行转换,生成新的map,不再举例。 split_to_map(string,entryDelimiter,keyValueDelimiter,function(K,V1,V2,R)) → map 本来这个函数是字符串函数,因结果是map,我也将其归到map类里。
split(string, delimiter):返回由分隔符分隔的字符串数组。 split_part(string, delimiter, field):返回由分隔符分隔的字符串的字段。 split_to_map(string, entryDelimiter, keyValueDelimiter):返回由条目分隔符和键值分隔符分隔的字符串的映射。 split_to_multimap(string, entryDelimiter, keyValueDelimiter):返回...
split_to_map(string, entryDelimiter, keyValueDelimiter, function(K, V1, V2, R)) map<varchar, varchar> 返回entryDelimiter 和 keyValueDelimiter 拆分字符串后的map,如果有重复key,则根据function指定的规则返回key对应的value 例如:split_to_map('a:1,b:2;a:3',‘,' , ':’, (k, v1, v2)...
substr：与Hive类似，用于截取字符串。split_to_map和split_to_multimap：用于将字符串分割成映射，但split_to_map不允许重复键。数据解嵌套与转换：unnest操作：用于解嵌套数组或map，将单行或多行数据展开到多个列中。UNNEST配合cross join：在处理复杂数据结构时，如数组嵌套和多列解聚，可以使用这种方式...
FileSystem Cache导致内存泄漏，解决方法禁止FileSystem Cache，后续Presto自己维护了FileSystem CacheJetty导致堆外内存泄漏，原因是Gzip导致了堆外内存泄漏，升级Jetty版本解决Splits太多，无可用端口，TIME_WAIT太高，修改TCP参数解决JVM Coredump，显示"unable to create new native thread"，通过修改pid_max及max_map_...
字符串操作方面，Presto的substr与Hive类似，用于截取字符串，而split_to_map和split_to_multimap用于将字符串分割成映射，但split_to_map不允许重复键。unnest操作用于解嵌套数组或map，将单行或多行数据展开到多个列中。在处理复杂数据结构时，例如数组嵌套和多列解聚，可以使用UNNEST配合cross join来转换...
上图显示了MapReduce与Presto的执行过程的不同点,MR每个操作要么需要写磁盘,要么需要等待前一个stage全部完成才开始执行,而Presto将SQL转换为多个stage,每个stage又由多个tasks执行,每个tasks又将分为多个split。所有的task是并行的方式进行允许,stage之间数据是以pipeline形式流式的执行,数据之间的传输也是通过网络以Memory...
此外,需要有远程的Hive元数据。 不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce,只需要HDFS。 二、Presto安装部署 1、下载presto tar包: https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.189/presto-server-0.189.tar.gz 2、将下载的presto tar包通过ftp工具上传到linux服务器上,然后解压安...
它没有使用MapReduce,大部分场景下比hive快一个数量级,其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 Impala: 基于内存运算,速度快,支持的数据源没有Presto多。 Spark SQL: 基于Spark平台上的一个OLAP框架,基本思路是增加机器来并行运算,从而提高查询速度。