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Presto在数仓即席查询中的应用

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简介:
本篇文章将探讨Presto在现代数据仓库中用于即席查询的优势和应用场景,解析其高效处理大规模数据分析的技术原理。 Presto简介:Presto 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎,能够处理从 GB 到 PB 级别的数据量,主要用于秒级查询场景。需要注意的是,尽管 Presto 可以解析 SQL 语句,但它并不是标准数据库系统,并不能替代 MySQL 或 Oracle;此外它也不适用于在线事务(OLTP)。 Presto 架构包括一个协调器和多个工作者节点组成。 优点: 1. 基于内存计算减少了磁盘 I/O 操作,从而加快了查询速度。 2. 支持连接多种数据源,并能够跨不同来源进行表关联操作,例如从 Hive 查询大量网站访问记录后在 MySQL 中匹配设备信息等。 缺点:虽然 Presto 能够处理 PB 级别的海量数据,但是它也有一些限制。

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客服
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  • Presto
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    本篇文章将探讨Presto在现代数据仓库中用于即席查询的优势和应用场景,解析其高效处理大规模数据分析的技术原理。 Presto简介:Presto 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎,能够处理从 GB 到 PB 级别的数据量,主要用于秒级查询场景。需要注意的是,尽管 Presto 可以解析 SQL 语句,但它并不是标准数据库系统,并不能替代 MySQL 或 Oracle;此外它也不适用于在线事务(OLTP)。 Presto 架构包括一个协调器和多个工作者节点组成。 优点: 1. 基于内存计算减少了磁盘 I/O 操作,从而加快了查询速度。 2. 支持连接多种数据源,并能够跨不同来源进行表关联操作,例如从 Hive 查询大量网站访问记录后在 MySQL 中匹配设备信息等。 缺点:虽然 Presto 能够处理 PB 级别的海量数据,但是它也有一些限制。
  • Druid
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    本文探讨了Druid在数据仓库环境中用于即席查询的应用场景和技术优势,展示了其高效处理大规模数据分析的能力。 Druid简介 Druid是一个快速的列式分布式数据存储系统,支持实时分析;在处理PB级数据、毫秒级查询以及数据实时处理方面,相比传统的OLAP系统有显著性能提升。 Druid特点: 1. 列式存储格式:Druid采用面向列的存储方式,在进行特定查询时只需加载必要的列信息,从而提高了查询速度。 2. 可扩展的分布式架构:通常情况下,Druid会被部署在由数十至数百台服务器组成的集群中。它能够以每秒百万条的速度摄取数据,并能保留大量的记录,同时提供毫秒级到几秒钟的查询延迟时间。 3. 大规模并行处理能力:Druid能够在整个分布式集群内进行大规模的并行查询操作。
  • 据项目电商(第4部分:库).docx
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    本文档探讨了在大数据项目中构建电商平台的数据仓库,并专注于第四部分的内容——如何设计和优化用于即席查询的数据仓库,以提高分析效率。 本段落档详细介绍了大数据项目中的电商数仓设计与实现,并特别关注了Presto即席查询数据仓库的部分。 **Presto 概念** Presto是一种开源的分布式SQL引擎,能够高效处理大量数据,并支持多种数据源,包括Hive、图数据库和传统关系型数据库等。它的优势在于高性能、灵活性以及可扩展性。 **Presto 架构** Presto架构由Coordinator节点与Worker节点组成。其中,Coordinator管理查询请求及任务分配;而Worker则负责执行具体的查询操作。这种设计使得Presto能够处理大规模数据和高并发的查询需求。 **安装步骤** 在安装过程中需要下载并解压缩Presto Server软件包,并进行必要的配置工作,包括创建用于存储文件的数据目录以及修改相应的配置文件如jvm.config及node.properties等。 **配置指南** 对于Presto来说,其配置涉及到JVM参数、数据源和Catalog的设置。其中Catalog是管理多个数据源的一个重要概念,在本段落档中我们对一个Hive数据源进行了具体配置,并通过hive.properties来设定连接信息。 **性能特性** 测试表明,尽管在某些方面略逊于Impala,Presto仍表现出色地处理大规模的数据和高并发查询请求。其优势在于支持多种类型的数据源。 **应用场景** Presto因其能够快速处理大量数据并提供实时的查询结果,在大数据项目特别是电商数仓领域得到了广泛应用,满足了电商平台对于数据分析的需求。
  • Presto分布式大据SQL引擎版本0.229
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    Presto是一款开源的分布式SQL查询引擎,专为实时分析大量数据而设计。版本0.229优化了性能并修复了若干问题,增强了系统的稳定性和可用性。 本资源是基于Presto官网0.229版本扩展了Oracle Connector功能编译而来的部署包。服务端启动命令如下:非后台运行模式下执行`cd presto-server-0.229 && ./presto-run.sh`,后台运行模式下则执行`cd presto-server-0.229 && ./presto-start.sh`;客户端运行访问的指令为 `cd presto-server-0.229 && ./presto-client.sh`。
  • Spring AOPRedis缓存据库示例
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    本篇文章主要介绍如何使用Spring AOP技术来增强Redis缓存机制,在执行数据库查询时实现高效的缓存策略和数据访问优化。 Spring AOP(面向方面编程)是一种将分散在各个对象中的逻辑提取并封装成独立模块的技术,使代码易于维护与复用。 在Spring框架中,AOP通过集成AspectJ实现,提供了基于XML配置及注解定义切面的两种方式,并支持aspectj 5语法。本段落探讨了如何利用Spring AOP来实现在Redis缓存中的数据库查询功能。 首先需要解决的是避免脏读问题。为防止此情况发生,在执行更新操作前使相关缓存失效,确保下一次请求时能从原始数据源获取最新信息并存储至Redis中作为新缓存。 其次需考虑如何生成唯一标识符来代表每个查询结果的逻辑:通过组合类名、方法名及参数值形成一个字符串做为Redis中的Key。这样可以保证同一查询对应相同的键,且不同的查询不会混淆。 另外还需处理序列化问题以存储和检索数据。推荐使用JSON格式进行序列化操作,尽管它需要在反序列化时提供具体类型信息(如List及其元素的类型)才能正确解析对象结构。 为实现上述功能,在代码层面通过Spring AOP拦截Mapper接口方法调用,并利用Around通知编写逻辑:首先根据给定规则生成Key;然后尝试从Redis中获取缓存数据,若命中则反序列化并返回结果而不执行原始操作。反之,则直接运行被代理的方法得到查询结果,再将其序列化后以当前的Key保存到Redis。 此外还应配置JDK动态代理而非cglib代理方式:在配置文件内设置即可实现这一需求。 最后,在接口方法上定义了@RedisCache和@RedisEvict两个注解,用于传递类型参数以支持缓存操作中必要的反序列化过程。
  • SQL Server当前线
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    本篇文章介绍如何在SQL Server数据库管理系统中编写查询语句来统计和获取当前在线连接或活动用户数的方法。 在SQL Server里查看当前连接的在线用户数的方法是通过查询系统视图sys.dm_exec_sessions来获取相关信息。此方法可以帮助数据库管理员了解当前有多少个活动会话,并据此进行性能监控或管理操作。具体实现时,可以使用如下T-SQL语句: ```sql SELECT COUNT(session_id) AS [Current Online User Count] FROM sys.dm_exec_sessions WHERE is_user_process = 1; ``` 这条查询语句返回的是当前SQL Server实例中所有用户的在线会话总数(不包括系统进程)。
  • 据库.pptx
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    本演示文稿探讨了数据仓库在各类数据库环境中的应用与实施,详细分析了其技术原理、构建方法以及如何利用数据仓库提升数据分析效率和决策支持能力。 数据仓库按照传统定义是指一个面向主题的、集成化且非易失性的历史记录集合,主要用于支持管理层做出决策。它与操作型数据库的主要区别在于: 1)面向主题:操作型数据库是根据事务处理任务来组织数据,并且各个业务系统之间相互独立;而数据仓库中的数据则是按照特定的主题域进行整合。 2)集成性:在构建数据仓库的过程中需要从原有分散的数据库中抽取和清理数据,然后经过一系列加工、汇总以及整理步骤得到最终的数据集。这一过程必须确保消除源数据中的不一致性问题,以保证整个企业内部信息的一致性和完整性。 3)反映历史变化:操作型数据库主要关注的是当前时间段内的业务情况;相比之下,数据仓库会保留企业的各个发展阶段的信息记录,并且可以追溯到某个初始时间点(例如启用数据仓库的时刻)。通过这些详细的历史资料,能够帮助企业分析其发展历程并预测未来的发展趋势。
  • 拉链表
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    本文探讨了拉链表(也称作历史表)的概念及其在数据仓库环境下的重要性与具体应用。通过实施拉链表技术,企业能够有效地追踪和存储随时间变化的数据状态,满足审计、数据分析等多方面需求。 在数据分析过程中有时需要维护一些历史状态记录,例如订单的状态变化或评分的变化情况。为了保存这些状态变更的路径,可以使用拉链表来实现。 以下是两个适合使用拉链表的情况: 1. 数据量较大但业务需求要求每次查询全量的历史数据时,每天存储一份完整的数据会占用大量的存储空间。 2. 记录中的变化不大,比如只有状态和更新时间有变动而其他字段都保持不变。
  • SQL资源
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    SQL即时查询资源提供快速、高效的SQL查询解决方案和技巧分享,帮助用户提升数据处理效率与数据库管理能力。 即查即用的SQL脚本可以方便快捷地使用,并且书籍中的源码有助于学习和分析。
  • 地铁线路据结构课程设计
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    本项目探讨了数据结构原理在实际问题解决中的应用,通过构建地铁线路查询系统,实现了路径规划、站点信息检索等功能。该设计不仅巩固和加深了学生对数据结构的理解,还提高了他们在现实场景中解决问题的能力。 这是一份数据结构课程设计的代码,包含源代码供同学们参考。它实现的是地铁线路最优路线查找功能,并且界面友好。