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Spark SQL带有一个使用JDBC连接其他数据库的内建特性,即“JDBC到其他数据库”,它有助于联邦特性。 Spark利用scala/python API使用JDBC:数据库特性创建数据框架,但它也可以直接与Spark SQL Thrift server一起工作,并允许用户像其他hive/ Spark表一样毫不费力地查询外部JDBC表。 谁在使用 数据分析师、数据工程师、数...
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Presto, in simple terms, is the ‘SQL Query Engine,’ initially developed for Apache Hadoop. It’s an open-source distributed SQL query engine designed for running interactive analytic queries against data sets of all sizes.Spark SQLis a distributed in-memory computation engine with a SQL layer...
1、MapReduce VS Spark MapReduc...Apache Spark Spark Apache Spark是一个强大的开源处理引擎。是快速、易于使用的框架,允许你解决各种复杂的数据问题,无论是半结构化、结构化、流式或机器学习、数据科学。它以成为大数据方面最大的开源社区之一。 Apache Spark Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理...
Apache Spark vs Presto Processing Model Spark is a powerful framework for big data processing, supporting batch processing and iterative computations. It leverages Resilient Distributed Datasets (RDDs) for distributed data processing, offering APIs for tasks such as batch processing, SQL queries, machine...
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六、Spark SQL vs Impala, 同样作为大数据SQL查询引擎框架有什么不同之处? 1、Impala Impala和 presto, pinot, spark sql等相比,确实是查询性能最快的(注意,我单单说的是查询性能)。Impala最大的问题在于catalogd是个单点,元数据多了后会遇到各种问题。
基于数据分析同学的反馈,很多复杂的预处理逻辑以往需要spark scala或者pyspark进行处理,现在基本都可以用Presto代替了,后续如果能把模型训练等调包流程整合到一起,也许能够提供上手成本更低的数据分析体验,也是一个值得探索的方向。最后,我们希望在服务好业务的前提下,进行一系列高质量的技术输出来提升部门的技术影响力。
在微信内部，湖上建仓的架构经历了从 Presto + Hive 到 StarRocks + Iceberg 的演变过程，通过使用 StarRocks 替代 Presto，数据的时效性从小时/天级提高到了分钟级，同时查询效率从分钟级提高到了秒级/分钟级，其中80%的大查询用 StarRocks 解决，秒级返回，剩下的超大查询通过 Spark 来解决。与Presto相比，...