hive和presto是什么
时间: 2023-09-10 21:09:23 浏览: 49
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+presto
Hive和Presto是两个数据处理工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户使用类似SQL的查询语言来处理大数据。Presto是一个分布式SQL查询引擎,能够快速查询多种数据源。
在引用中,展示了Hive的一些配置信息,包括Hive Metastore的地址和一些配置资源文件的路径。
在引用中,展示了使用Hive创建数据库、查询数据库、显示数据库中的表、创建数据表、插入数据和查询数据的一些示例命令。
在引用中,展示了使用Presto查询Hive数据库的一些示例命令,包括查询数据库、查询数据表和查询数据。
总结起来,Hive和Presto都是用于处理大数据的工具,Hive主要用于数据仓库和查询,而Presto则是一个快速查询引擎。可以使用Hive创建数据库、表和插入数据,并使用Presto来查询这些数据。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hive连接Presto](https://blog.csdn.net/song_quan_/article/details/121748067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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