presto跟hive查询对比

Presto和Hive都是用于大数据处理的工具，但在查询方面有一些区别。下面是Presto和Hive查询的对比：

1. 查询语法：Presto使用SQL语法，而Hive使用类似SQL的HiveQL语法。Presto的语法更接近标准SQL，而HiveQL具有一些Hive特定的语法和扩展。

2. 查询执行引擎：Presto使用内存计算引擎，它将数据加载到内存中进行处理，因此查询速度较快。而Hive使用基于MapReduce的执行引擎，它将查询转换为MapReduce任务进行处理，速度相对较慢。

3. 数据存储格式：Presto支持多种数据存储格式，如Parquet、ORC等，这些格式在存储和查询性能方面都有优势。Hive也支持这些格式，但它还支持自定义的存储格式。

4. 数据访问方式：Presto可以直接查询多种数据源，如HDFS、S3、关系型数据库等。Hive主要用于访问Hadoop生态系统中的数据，如HDFS、HBase等。

5. 查询优化：Presto在查询优化方面较为灵活，可以进行动态优化和自适应查询优化。Hive在查询优化方面相对较弱，需要手动进行调优。

综上所述，Presto在查询性能和语法灵活性方面相对优于Hive。但根据具体的使用场景和需求，选择使用哪个工具还需要考虑其他因素。

相关问题

presto可视化查询连接hive数据库

可以使用Presto的Web界面Presto Web UI进行可视化查询，连接Hive数据库步骤如下：

1. 在Presto的安装目录下找到etc/catalog目录，创建一个新的名为hive.properties的文件。

2. 将以下内容添加到hive.properties文件中：

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://<hive_server2_host>:9083

其中，<hive_server2_host>应该替换为运行Hive Server2的主机名或IP地址。

3. 启动Presto服务，并访问Presto Web UI。

4. 在Presto Web UI界面的左侧面板中，选择“Query”选项卡。

5. 在“Catalog”下拉框中选择“hive”，并在“Schema”下拉框中选择要查询的Hive数据库。

6. 编写您的SQL查询语句并执行。

这样，您就可以使用Presto Web UI可视化地查询Hive数据库了。

presto与hive的区别

Presto和Hive都是用于大数据处理的工具，但它们有一些区别。Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以快速查询各种数据源，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库等。而Hive是一个数据仓库工具，它将结构化数据映射到Hadoop上，并提供了类似SQL的查询语言HQL。Presto的查询速度比Hive快，但Hive更适合处理大量结构化数据。