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

clickhouse和presto对比

ClickHouse和Presto都是用于大数据分析的开源工具，但它们有不同的特点和用途。

ClickHouse是一种高性能的列式数据库，专门用于处理海量数据的实时查询和分析。它支持复杂的查询和聚合操作，并且可以轻松地扩展到数百个节点，以处理PB级别的数据。ClickHouse的优点是速度快、可扩展性好、支持SQL语言和高效的数据压缩。

Presto是一种分布式SQL查询引擎，可以查询多个数据源，包括Hadoop、Hive、MySQL、PostgreSQL等。它可以在不同的数据源之间进行联合查询，并支持复杂的分析操作。Presto的优点是灵活性高、可扩展性好、支持多种数据源和高效的查询优化。

总的来说，ClickHouse适合处理大量结构化数据的实时查询和分析，而Presto适合查询和分析多个数据源的复杂数据。选择哪种工具取决于具体的需求和数据处理场景。

presto搭建以及和impala，sparksql对比

### 回答1：
Presto是一种分布式SQL查询引擎，可用于处理大规模数据。搭建Presto需要安装Java和Presto软件，并配置相关参数。与Impala和SparkSQL相比，Presto具有更高的灵活性和可扩展性，可以处理更广泛的数据类型和格式。但是，Presto的性能可能不如Impala和SparkSQL，特别是在处理大规模数据时。因此，选择哪种查询引擎应该根据具体的需求和数据类型来决定。

### 回答2：
Presto是一个分布式的SQL查询引擎，可以用于实时查询大规模的数据。搭建Presto可以分为以下几个步骤：

1. 安装Java：Presto是基于Java开发的，因此需要先安装Java运行环境。

2. 下载Presto软件包：从官方网站下载Presto的最新版本软件包。

3. 配置Presto节点：根据实际情况，配置Presto节点的相关参数，如分配的内存、CPU等，并设置集群间的通信方式。

4. 配置Presto连接器：Presto支持连接多种数据源，需要根据需要配置相应的连接器，如MySQL、Hive等。

5. 启动Presto集群：按照指定的顺序启动Presto的协调器和工作节点，确保它们可以正常通信和协调任务。

对比impala和sparksql，Presto有以下几个特点：

1. 支持多种数据源：Presto可以连接多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等，可以方便地进行跨数据源的查询和分析。

2. 兼容性和灵活性：Presto兼容标准的SQL语法，可以进行复杂的JOIN操作和子查询等，同时支持使用UDF扩展功能。Presto还提供了灵活的查询优化和调整功能，可以根据查询情况自动调整执行计划。

3. 分布式查询：Presto采用分布式查询引擎，可以并行处理大规模的数据，并且支持动态扩展集群规模，以适应不断增长的查询负载。

4. 实时性能：Presto通过使用内存进行计算和高效的查询引擎优化，可以达到毫秒级的查询延迟，适用于实时分析等对查询性能要求较高的场景。

5. 社区支持和生态系统：Presto是一个开源项目，有一个活跃的社区和庞大的用户群体，提供了完善的文档和支持。同时，Presto还有丰富的生态系统，可以与其他工具和平台进行集成，如Hadoop、Apache Kafka等。

综上所述，Presto是一个灵活、高性能的分布式查询引擎，可以满足复杂查询和实时分析的需求，同时具有广泛的兼容性和生态系统支持。

### 回答3：
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于处理大规模的数据处理和分析任务。要搭建Presto，首先需要设置一个Presto集群，该集群包括一个或多个协调器节点和多个工作节点。协调器节点负责接收和处理查询请求，工作节点负责执行查询操作。搭建Presto还需要配置分布式存储系统（如Hadoop HDFS或Amazon S3），以及定义表和分区。

与Impala相比，Presto更加灵活，并且可以支持更广泛的数据源和格式。Impala是基于Hadoop生态系统的分析性SQL查询引擎，而Presto可以连接到多个数据源（如Hive、MySQL、Oracle、Cassandra等），并支持各种数据格式（如Parquet、CSV、JSON等）。Presto还具有更好的查询优化和执行性能，能够快速执行复杂的分析查询。

与Spark SQL相比，Presto具有更低的延迟和更好的交互性能。Presto将查询结果实时返回给用户，适合于需要即时响应的交互式查询场景。而Spark SQL则更侧重于大规模批处理和复杂的数据转换任务。Spark SQL基于Apache Spark引擎，可以在内存中处理数据，提供更高的吞吐量和并行处理能力。

总而言之，Presto是一个功能强大、灵活性高的分布式SQL查询引擎，适用于各种数据处理和分析任务。Impala更适合在Hadoop生态系统中进行快速的分析查询，而Spark SQL适用于大规模批处理和复杂的数据转换操作。选择适合项目需求的工具，可以根据数据源、查询需求和性能要求进行权衡。