presto on spark：扩展 presto 以支持大规模 etl

Presto on Spark 是一种扩展 Presto 的方法，它能够支持大规模的 ETL（Extract-Transform-Load）操作。通过将 Presto 和 Spark 结合起来，可以利用 Spark 的分布式计算能力来加速 Presto 的数据处理速度。这种方法可以帮助企业更快地处理大规模的数据，提高数据处理效率和准确性。

相关问题

- 对比druid，clickhouse,kylin,kawq,presto，spark sql，impala等主流开源离线数据分析引擎

这些主流开源离线数据分析引擎都有各自的特点和优势：

1. Druid：适合实时数据分析，支持快速的数据切片和聚合，能够快速响应查询请求，但不支持复杂的SQL查询。

2. ClickHouse：适合海量数据的离线分析，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

3. Kylin：适合多维数据分析，支持复杂的OLAP查询和多维数据模型，能够快速生成报表和可视化分析结果。

4. KAWQ：适合数据仓库的构建和管理，支持ETL和数据清洗等功能，能够快速构建数据仓库和数据集市。

5. Presto：适合分布式数据查询和分析，支持多种数据源和复杂的SQL查询，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

6. Spark SQL：适合大规模数据处理和分析，支持复杂的SQL查询和机器学习算法，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

7. Impala：适合高性能的数据分析和查询，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。