hive和presto是什么

Hive和Presto都是用于大数据处理的工具。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类似SQL的查询语言（称为HiveQL）来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。Hive通过将查询转换为MapReduce任务执行，可以处理大规模的结构化和半结构化数据。

Presto是一个分布式SQL查询引擎，它可以查询不同的数据源，如Hive、MySQL、PostgreSQL等。与Hive不同，Presto的查询引擎不依赖于MapReduce，它使用自己的执行引擎来实时处理查询。Presto支持高性能、交互式查询，并且可以在大规模数据集上进行复杂的分析和联接操作。

总的来说，Hive更适合用于批处理和大规模数据分析，而Presto更适合用于实时查询和交互式分析。

相关问题

Hive和presto

Hive、Spark、Impala和Presto都是大数据处理框架，它们各有特点和适用场景。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并提供类SQL的查询语言。Hive适合处理大规模的离线批处理任务，但对于实时数据处理和交互式查询的支持较弱。

Spark是一个通用的大数据处理框架，支持批处理、流处理、机器学习等多种计算模式。Spark的内存计算能力和优化算法使其在处理大规模数据时表现出色，同时也支持交互式查询和实时数据处理。

Impala是基于Hadoop的高性能SQL查询引擎，可以在Hadoop集群上实现实时查询和交互式分析。Impala的查询速度比Hive快得多，但它的适用场景主要是针对SQL查询，不支持Spark的机器学习和图计算等功能。

Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以在多个数据源上进行查询，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库等。Presto的查询速度非常快，支持交互式查询和实时数据处理，但它的数据处理能力相对Spark较弱。

因此，选择哪种框架取决于具体的业务需求和数据处理场景。

hive和presto

Hive和Presto都是大数据处理领域常用的开源分析型SQL查询引擎，主要用于实时数据查询和复杂分析操作：

1. Hive：最初是Facebook开发并开源的，后来成为Apache软件基金会的一部分。Hive基于Hadoop生态系统，将结构化的数据存储在Hadoop HDFS上。Hive提供了一种SQL方言(HQL，即Hive Query Language)来查询Hadoop的数据，适合离线批处理，适合大规模数据集。Hive的数据模型是基于列式的，虽然查询速度相对较慢，但对大规模数据的处理能力强大。

2. Presto：相比之下，Presto是一个专为交互式查询而设计的快速查询引擎，它的设计目标是在秒级别内返回结果。Presto可以同时查询多种数据源，包括Hadoop、S3、Google BigQuery等，而且特别强调性能优化和低延迟响应。Presto采用内存计算模式，不需要预先将数据加载到磁盘，因此对于实时分析非常高效。