Presto是一个由Facebook开源的高性能分布式SQL查询引擎,专为大规模数据处理和分析而设计。其核心特点是通过分布式查询能力,实现对Hadoop生态系统中的数据源,如HDFS,以及非关系型数据库如Cassandra的高效访问。Presto支持数据联邦,允许用户在多个数据源之间进行联合查询,这对于数据仓库和实时数据分析场景非常适用。 相比于传统的批处理工具Hive,Presto更偏向于实时交互式SQL查询,适用于快速的数据验证和实验,特别适合在线分析处理(OLAP)场景。尽管Presto提供了类似Hive的元数据管理、Thrift接口和ODBC/JDBC驱动等,但它并非关系数据库的替代品,不支持OLTP(联机事务处理)操作,而是作为数据仓库解决方案的一个补充。 Facebook版的Presto官方文档可以在<https://prestodb.io>获取,而京东和Teradata也对其进行了定制化的开发,分别在<http://prestodb-china.com>和<https://github.com/Teradata/presto>提供相关资源。Presto与Hive的结合使用中,Hive负责长期的数据准备和批量处理,而Presto则在处理后的数据集上提供快速的分析能力。 Presto的架构设计考虑到了分布式计算,通过利用行式存储和列式存储的优点,优化了数据的读取和处理性能。其SQL语法支持标准数据库特性,使得数据分析师能够无缝地进行查询操作。然而,由于其非关系型的特性和实时分析的侧重点,对于那些需要高并发写入和事务一致性要求的应用,Presto可能并不合适。 总结来说,Presto是大数据时代下的一款关键工具,它扩展了数据科学家和分析师的工作效率,同时在与Hive的配合中,形成了一个完整的数据处理和分析生态系统。理解并掌握Presto的性能特点、适用场景和与其他工具的协作方式,是提升大数据分析能力的关键。
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