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Trino:访问Trino的官方存储库,它是前称PrestoSQL的大数据分布式SQL查询引擎(https://trino...)

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简介:
Trino是用于大数据处理的强大且高效的分布式SQL引擎,前身是PrestoSQL。通过其官方仓库,用户可以轻松获取和使用这款功能强大的工具进行实时数据分析。 Trino 是一款用于大数据分析的快速分布式 SQL 查询引擎。关于部署指南及最终用户文档,请查阅相关手册。有关代码风格、开发流程及准则的信息,请参考相应的指导文件。 贡献要求:使用 Mac OS X 或 Linux,Java 11.0.7 及以上版本(64位)。码头工人构建 Trino 是一个标准的 Maven 项目。从项目的根目录运行以下命令进行构建: ```shell ./mvnw clean install -DskipTests ``` 在首次执行时,Maven 将会从互联网下载所有依赖项并缓存到本地仓库(~/.m2/repository),这可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度。后续的构建将更快。 Trino 包含一组全面的测试用例,这些测试耗时较长,因此上述命令中已禁用了它们。在提交拉取请求时,CI 系统会运行这些测试。我们建议仅针对您更改的部分代码进行本地测试以提高效率。 首次构建 Trino 后,您可以将其导入到 IDE 中并启动服务器。推荐使用 IntelliJ IDEA 作为开发环境,因为 Trino 是一个标准的 Maven 项目,所以可以轻松地导入至任何支持 Maven 的 IDE 中。

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客服
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  • Trino访TrinoPrestoSQLSQLhttps://trino...)
    优质
    Trino是用于大数据处理的强大且高效的分布式SQL引擎,前身是PrestoSQL。通过其官方仓库,用户可以轻松获取和使用这款功能强大的工具进行实时数据分析。 Trino 是一款用于大数据分析的快速分布式 SQL 查询引擎。关于部署指南及最终用户文档,请查阅相关手册。有关代码风格、开发流程及准则的信息,请参考相应的指导文件。 贡献要求:使用 Mac OS X 或 Linux,Java 11.0.7 及以上版本(64位)。码头工人构建 Trino 是一个标准的 Maven 项目。从项目的根目录运行以下命令进行构建: ```shell ./mvnw clean install -DskipTests ``` 在首次执行时,Maven 将会从互联网下载所有依赖项并缓存到本地仓库(~/.m2/repository),这可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度。后续的构建将更快。 Trino 包含一组全面的测试用例,这些测试耗时较长,因此上述命令中已禁用了它们。在提交拉取请求时,CI 系统会运行这些测试。我们建议仅针对您更改的部分代码进行本地测试以提高效率。 首次构建 Trino 后,您可以将其导入到 IDE 中并启动服务器。推荐使用 IntelliJ IDEA 作为开发环境,因为 Trino 是一个标准的 Maven 项目,所以可以轻松地导入至任何支持 Maven 的 IDE 中。
  • Trino-Python-Client:用于 Trino Python 客户端
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    Trino-Python-Client 是一个Python库,旨在为Apache Trino提供便捷的数据访问和查询服务。它使用户能够轻松地执行SQL查询、处理结果集,并与大型数据仓库系统无缝集成。 这个包提供了一个客户端接口来查询一个分布式 SQL 引擎,并支持 Python 3.6 及以上版本及 pypy。 安装方法如下: ``` $ pip install trino ``` 快速开始: 使用DBAPI接口查询Trino: ```python import trino conn = trino.dbapi.connect( host=localhost, port=8080, user=the-user, catalog=the-catalog, schema=the-schema ) cur = conn.cursor() cur.execute(SELECT * FROM system.runtime.nodes) rows = cur.fetchall() ``` 这将查询system.runtime中的nodes表。
  • PrestoSQL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`。
  • Presto(Trino-367)国产化RPM包
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    本项目提供基于开源项目Trino(原名PrestoSQL和Presto)的国产化rpm安装包,兼容多种Linux发行版,简化部署流程,支持大数据查询与分析。 对Trino-367的最新源码进行了修改,使其能够在银河麒麟、涉密专用操作系统以及aarch64架构上运行,并完成了国产化适配工作,可以直接使用该包进行操作。此版本包括了JDK 11.0.18和针对麒麟Hadoop 3.1.3的SO文件支持,并兼容Hive2和Hive3系统。
  • Trino适配达梦插件(直接可用)
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    Trino适配达梦数据库插件是大数据处理领域中一项具有重要意义的技术成果。原名为PrestoSQL的Trino是一个高 performance且分布式的SQL查询引擎,主要应用于处理大规模的数据集合。它通过其高效的查询能力和广泛的适用场景,在数据仓库、数据湖以及各种大数据环境中有重要的应用价值。Trino的核心优势在于能够快速处理海量数据并支持实时查询操作,这对于需要即时数据分析的应用场景具有关键意义。达梦数据库是中国自主研发的一款高性能关系型数据库管理系统,它具备事务处理、并发控制和数据恢复等功能,并在数据安全性和系统可靠性方面表现出色。该数据库广泛应用于政府、金融、交通以及教育等多个领域,能够为用户提供高效的数据管理解决方案。当Trino与达梦数据库进行技术适配时,将为用户带来一个强大的数据分析平台。通过配置专门的插件,可以实现Trino与达梦数据库的无缝集成,使用户无需深入理解底层技术即可在Trino的查询界面直接操作达梦数据库中的数据集。这种集成不仅显著提升了数据分析效率,并拓宽了数据处理的应用领域。从技术实现角度来看,Trino适配达梦数据库插件的开发涉及多个技术层面的对接与优化,包括但不限于数据传输、协议转换以及查询引擎和数据库核心组件之间的协调等问题。这一过程要求开发者具备对Trino及其兼容达梦数据库的技术细节有深入理解,并能够妥善解决两者之间的互操作性挑战。通过这样的技术适配工作,用户无需关注底层的具体实现细节,即可轻松在Trino平台上进行复杂的SQL查询,获得即时且精确的数据分析结果。由于大数据分析通常需要高效率和实时反馈,Trino适配达梦数据库插件的出现为用户提供了一个更加高效灵活的数据处理选择。例如,在金融领域的风险评估、市场研究以及生产监控等领域,用户可以通过这一技术实现大规模数据分析,从而辅助决策制定和业务流程优化。此外,Trino适配达梦数据库插件的持续开发和维护需要不断进行性能测试和功能更新以适应数据库版本的变更以及Trino自身的改进。因此,一个持续的技术支持团队和有效的社区协作机制是确保该技术稳定运行的重要保障。Trino适配达梦数据库插件不仅展示了两种技术的优势融合,还为大数据分析领域带来了新的应用场景和发展机会。这一技术成果有助于推动大数据技术在各行业的广泛应用,使企业能够更加便捷高效地进行数据处理与分析,在市场竞争中占据更有利的位置。
  • 优化
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    《分布式数据库的查询优化》简介:本文探讨了在分布式数据库环境中提升查询效率的关键技术与策略,旨在通过分析现有问题和挑战,提出创新性的解决方案以促进数据处理速度和资源利用效率。 这份文档共7页,内容是我在完成课程作业时通过搜集资料并自行整理的成果。首先介绍了分布式查询的相关背景及其方法,接着提出了查询优化的目标,并在最后大部分篇幅中详细阐述了各种分布式查询优化的方法。
  • SQL结果
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    本教程介绍如何将SQL查询的结果保存到数据库表中,涵盖创建新表、使用INSERT语句及SELECT INTO等方法,帮助用户高效管理查询数据。 SQL查询, SQL Server, 数据库导入导出,将查询结果插入表中。
  • SQL Server中千万级过程
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    本篇文章详细介绍了在SQL Server环境下处理千万级别大数据集时,如何高效编写用于分页查询的存储过程,涵盖性能优化技巧及实例代码。 千万级数据分页查询存储过程SQLServer有实例。
  • 优质
    分布式存储方案是一种将数据分散存储在网络中多个节点上的技术,能够提供高效、可靠的数据管理和访问方式。 该方案阐述了分布式存储的实现方式,并提出了一种技术框架,希望有需要的朋友下载参考。