presto连接不上hadoop

有几种可能的原因导致Presto无法连接到Hadoop：

1. Hadoop服务未正确启动：请确认Hadoop服务是否已正确启动并正在运行。

2. Hadoop配置未正确：请检查Presto的配置文件中关于Hadoop的配置是否正确，包括Hadoop的版本、Hadoop服务的地址和端口等。

3. 网络连接问题：请确保Presto和Hadoop在同一网络下，并且网络连接是正常的。

4. 安全认证问题：如果Hadoop启用了安全认证机制，需要在Presto的配置文件中正确配置Kerberos认证等相关参数。

请根据实际情况逐一排查上述问题，并进行相应的修复措施。

相关问题

superset连接hadoop hive 2

Superset是一个数据可视化和探索平台，可以连接多种数据源，包括Hadoop Hive。

要连接Hadoop Hive，需要做以下几个步骤：

1. 安装PyHive和Presto客户端驱动程序

pip install pyhive
pip install thrift
pip install sasl
pip install thrift_sasl
pip install PyPresto

2. 在Superset中添加Hadoop Hive数据源

在Superset中，点击“数据源”按钮，然后选择“添加数据源”，在下拉列表中选择“Hadoop Hive”。

在这里，您需要输入以下信息：

- 名称：给数据源起一个名称
- 主机：Hadoop Hive服务的主机名或IP地址
- 端口：Hadoop Hive服务的端口号，默认为10000
- 数据库名称：要连接的Hadoop Hive数据库的名称
- 身份验证：选择“无”或“用户名密码”身份验证方式
- 用户名：如果启用了身份验证，则需要提供用户名
- 密码：如果启用了身份验证，则需要提供密码

3. 测试连接

在完成数据源的配置后，可以点击“测试连接”按钮来测试是否能够成功连接到Hadoop Hive数据库。

如果一切正常，Superset将显示一个成功的消息，表示已经成功连接到Hadoop Hive。

现在，您可以使用Superset来执行查询和创建可视化图表了。

hadoop和hive、spark、presto、tez是什么关系

### 回答1：
Hadoop是一个分布式计算框架，可以在大数据集上运行分布式应用程序。它由许多组件组成，包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算引擎）。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它允许用户使用SQL语言来查询和分析大型数据集。 Hive通过将SQL查询转换为MapReduce任务来实现。

Spark是一个大数据处理引擎，可以用于实时分析和机器学习。它可以使用Hadoop作为存储后端，也可以独立使用。Spark提供了一种快速和灵活的方法来处理大型数据集，并具有很好的性能。

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，可以用于查询和分析大型数据集。它可以使用Hadoop作为存储后端，也可以与其他数据源（如关系型数据库）集成。

Tez是一个用于Hadoop的高效分布式计算引擎。它可以替代MapReduce，并提供更快的执行速度和更低的延迟。 Tez可以与Hive和Spark等工具集成，以提供更强大的分析能力。

总的来说，Hadoop是一个分布式计算框架，而Hive、Spark、Presto和Te

### 回答2：
Hadoop和Hive、Spark、Presto、Tez之间有着紧密的关系和互动。

首先，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）组成。Hadoop提供了可靠的数据存储和并行计算的能力。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。Hive将HiveQL查询转化为MapReduce任务来执行。

Spark是基于内存计算的开源计算框架，能够提供更快的数据处理速度。它可以直接通过HDFS读取数据，并使用分布式内存存储和处理大规模数据集。Spark可以与Hadoop集群集成，利用Hadoop的基础设施进行分布式计算。

Presto是一个用于交互式查询和分析大规模数据的分布式SQL查询引擎。与Hive相比，Presto在处理速度和性能方面更加出色。Presto可以直接访问Hadoop的数据存储，提供类似于SQL的查询语言，并通过分布式计算引擎进行高速数据处理。

Tez是一个Hadoop的计算框架，用于实现更高效的大规模数据处理。它采用了Directed Acyclic Graph（DAG）的结构，优化了数据处理的流程，并提供了更低的延迟和更高的吞吐量。Hive、Spark和Presto等计算引擎可以使用Tez作为底层执行引擎，提高数据处理的效率和性能。

综上所述，Hadoop提供了分布式存储和计算的基础设施，而Hive、Spark、Presto和Tez等是构建在Hadoop之上的计算引擎，它们相互配合，共同组成了大规模数据处理的生态系统。每个计算引擎都有其特定的优势和适用场景，可以根据需求选择适合的引擎来进行数据处理和分析。

### 回答3：
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了存储和处理大规模数据集的能力。Hadoop包括了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个主要组件。

Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。Hive的查询语言被转换为MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行。

Spark是一个快速、通用的集群计算系统。与Hadoop不同，Spark不仅支持基于磁盘存储的批处理作业，还支持更快速的内存计算和流处理。Spark可以直接与Hadoop集成，使用Hadoop作为其底层存储系统，并且可以通过Spark的API以及Spark SQL进行数据处理和分析。

Presto是一个分布式SQL查询引擎，旨在快速查询大规模的分布式数据集。它可以连接到多种数据源，包括Hadoop的Hive、关系型数据库和列式数据库等。Presto提供了一个交互式查询界面，用户可以使用SQL语言来查询和分析数据。

Tez是一个建立在YARN（Hadoop的资源管理器）之上的数据处理框架。与传统的MapReduce相比，Tez可以提供更高的性能和更低的延迟。它被广泛用于开发快速、可伸缩的数据处理应用程序，与Hive和Pig等工具集成。

综上所述，Hadoop提供了存储和分布式计算的基础架构，而Hive、Spark、Presto和Tez等工具则是建立在Hadoop之上，为开发人员提供了更方便和高效的方式来处理、查询和分析大规模的数据集。这些工具在不同的场景中有不同的使用优势，可以根据具体需求选择合适的工具来完成相应的任务。