presto

Presto Worker Graceful Shutdown

由 梦想与她 提交于 2020-04-18 04:44:48
问题 As part of effort to auto-scale our presto cluster, we like to graceful shutdown a presto worker before let EC2 terminate it. After following command curl -v -XPUT --data '"SHUTTING_DOWN"' -H "Content-type: application/json" http://250.0.46.167:8081/v1/info/state The worker log indicates "com.facebook.presto.server.GracefulShutdownHandler Shutdown requested" immediately and soon the node in coordinator change to "shutting_down" state. The worker process finally exit after 4 minutes (due to

presto原理

由 你说的曾经没有我的故事 提交于 2020-04-06 08:32:46
presto: https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/86558218 部署: https://blog.csdn.net/weixin_33701564/article/details/91894251 ＥＭＲ： https://help.aliyun.com/document_detail/64035.html?spm=a2c4g.11186623.6.827.424b2ae70yGokQ Presto 是一款由FaceBook开源的一个分布式SQL-on—Hadoop分析引擎。Presto目前由开源社区和FaceBook内部工程师共同维护，并衍生出多个商业版本 使用的技术，如向量计算，动态编译执行计划，优化的ORC和Parquet Reader等 presto不太支持存储过程，支持部分标准sql presto的查询速度比hive快5-10倍 上面讲述了presto是什么，查询速度，现在来看看presto适合干什么 适合：PB级海量数据复杂分析，交互式SQL查询，支持跨数据源查询 不适合：多个大表的join操作，因为presto是基于内存的，多张大表在内存里可能放不下 presto是一个交互式查询引擎，可以在很短的时间内返回查询结果，秒级，分钟级，能访问很多数据源 Presto支持的数据源和存储格式： Hadoop

presto架构和原理

由 烈酒焚心 提交于 2020-04-06 08:02:47
Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎，可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 可以查询包括 Hive、Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品，单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析。Presto 的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果，Facebook 在内部多个数据存储中使用 Presto 交互式查询，包括 300PB 的数据仓库，超过 1000 个 Facebook 员工每天在使用 Presto 运行超过 3 万个查询，每天扫描超过 1PB 的数据。 目录： presto架构 presto低延迟原理 presto存储插件 presto执行过程 presto引擎对比 Presto架构 Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由下面三部分组成: 一个Coordinator节点 一个Discovery Server节点 多个Worker节点 Coordinator: 负责解析SQL语句，生成执行计划，分发执行任务给Worker节点执行 Discovery Server: 通常内嵌于Coordinator节点中 Worker节点: 负责实际执行查询任务

How to perform multiple array unnest() in parallel in Presto

由 穿精又带淫゛_ 提交于 2020-03-26 05:07:19
问题 I have the following table in this format create table raw_data ( userid BIGINT, city VARCHAR, campaign ARRAY < STRUCT <campaignid BIGINT, campaign_start_at TIMESTAMP, campaign_ends_at TIMESTAMP, parameters ARRAY< STRUCT < goal VARCHAR, reward VARCHAR > campaignstatus ARRAY STRUCT < seen BOOLEAN , seen_at TIMESTAMP action VARCHAR, action_at TIMESTAMP > > >) I want the final result to be like this: userid|city|campaignid|campaign_start_at|campaign_ends_at|goal|reward|seen|seen_at|action|action

How to perform multiple array unnest() in parallel in Presto

由 夙愿已清 提交于 2020-03-26 05:06:18
问题 I have the following table in this format create table raw_data ( userid BIGINT, city VARCHAR, campaign ARRAY < STRUCT <campaignid BIGINT, campaign_start_at TIMESTAMP, campaign_ends_at TIMESTAMP, parameters ARRAY< STRUCT < goal VARCHAR, reward VARCHAR > campaignstatus ARRAY STRUCT < seen BOOLEAN , seen_at TIMESTAMP action VARCHAR, action_at TIMESTAMP > > >) I want the final result to be like this: userid|city|campaignid|campaign_start_at|campaign_ends_at|goal|reward|seen|seen_at|action|action

How to perform multiple array unnest() in parallel in Presto

由 与世无争的帅哥 提交于 2020-03-26 05:06:08
问题 I have the following table in this format create table raw_data ( userid BIGINT, city VARCHAR, campaign ARRAY < STRUCT <campaignid BIGINT, campaign_start_at TIMESTAMP, campaign_ends_at TIMESTAMP, parameters ARRAY< STRUCT < goal VARCHAR, reward VARCHAR > campaignstatus ARRAY STRUCT < seen BOOLEAN , seen_at TIMESTAMP action VARCHAR, action_at TIMESTAMP > > >) I want the final result to be like this: userid|city|campaignid|campaign_start_at|campaign_ends_at|goal|reward|seen|seen_at|action|action

presto和druid获取数据

由 十年热恋 提交于 2020-03-23 17:12:14
apache druid和presto用于大数据处理，都借助内存处理大数据的聚合统计，支持python 1.druid读取数据的python代码:使用pydruid from pydruid.client import * from pydruid.utils import aggregators query = PyDruid(" http://ip:端口 ", 'druid/v2') #可以有where条件过滤任务的状态或id sql = "SELECT task_id,status,datasource,duration FROM sys.tasks" curs = self.query.cursor() curs.execute(str(sql)) #可循环curs获取结果 print(curs) 2.presto可以用pyhive或prestdb,测试是prestodb性能稳定，pyhive有秒级超时，包括使用了pyhive方式连接presto数据库的superset也存在耗时问题： (1)连接mysql 在presto的etc/catalgo里创建属性文件,.properties后缀： connector.name=mysql connection-url=jdbc:mysql://ip:端口 connection-user=mysql 登录用户 connection

Presto 0.232配置

由 試著忘記壹切 提交于 2020-03-17 02:16:02
准备： 在 Presto官网中下载最新版本 【因在官网下载较慢，这里附上微云下载地址： Presto 0.232 】 CentOS 7 MySQL 5.7 下载Presto wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.232/presto-server-0.232.tar.gz tar -zxvf presto-server-0.232.tar.gz cd presto-server-0.232 配置Presto #创建配置文件目录 mkdir etc cd etc vim node.properties node.environment = production node.id = ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff node.data-dir = /var/presto/data vim jvm.config -server -Xmx16G -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize = 32M -XX:+UseGCOverheadLimit -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:

浏览器内核Trident/Gecko/WebKit/Presto

由 拟墨画扇 提交于 2020-03-16 08:02:15
“浏览器内核”主要指渲染引擎(Rendering Engine)，负责解析网页语法(如HTML、JavaScript)并渲染、展示网页。因此，所谓的浏览器内核通常也就是指浏览器所采用的渲染引擎， 渲染引擎决定了浏览器如何显示网页的内容以及页面的格式信息。不同的浏览器内核对网页编写语法的解析也有所不同，因此同一网页在不同的内核浏览器里的渲 染、展示效果也可能不同。 　　浏览器内核种类繁多，商用的加上非商业的免费内核，大约会超过10款，我们今天重点看一下目前主流的四大浏览器内核Trident、Gecko、WebKit以及Presto。 　　 一、Trident内核（代表： Internet Explorer ） 　　说起Trident，很多人都会感到陌生，但提起IE(Internet Explorer)则无人不知无人不晓，由于其被包含在全世界使用率最高的 操作系统 Windows中，得到了极高的市场占有率，所以我们又经常称其为IE内核。 　　Trident(又称为MSHTML)，是 微软 开发的一种排版引擎。它在1997年10月与IE4一起诞生，一直在被不断地更新和完善。而且除IE外，许多产品都在使用Trident核心，比如Windows的Help程序、 RealPlayer 、 Windows Media Player 、 Windows Live Messenger、Outlook

presto sql优化

由 血红的双手。 提交于 2020-03-11 02:42:29
1.sql聚合函数 presto属于查询引擎，每次在执行sql时，算子是在presto中的，因此每次都需要先从数据源查数据再执行。 来源： CSDN 作者： 在知识的海洋中遨游 链接： https://blog.csdn.net/qq_33283652/article/details/104780279
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