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python1.druid读取数据的python代码:使用pydruidfrom pydruid.client import *from pydruid.utils

基于 MapReduce 的 Hadoop 适合数据批处理，但不适合即席查询场景。基于 InnoDB/MyISAM 存储引擎的 MySQL 自然也不适合。FaceBook于2013年11月份开源了Presto，一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进

为了分析海量数据，需要寻找一款分布式计算的开源项目，以前用的比较多的是hive，但是由于hive任务最终会被解析成MR任务，MR从硬盘读取数据并把中间结果写进硬盘，速度很慢，所以要寻找一款基于内存计算的开源项目，presto是Facebook开源的，基于内

查询速度慢, 如何优化?解决方法1: 避免单节点处理虽然Presto是分布式查询引擎, 但是一些操作是必须在单节点中处理的. 例如:. Presto对数据排序是作用在单节点上的如果要排序的数据量超过百万行, 要谨慎考虑. 如果非要排序,尽量将排序的字段减少

最近换了新工作，在数据处理方面，公司是用Presto连接各个业务部的数据库，直接上SQL处理数据。经过一段时间的工作，有了些感觉，决定将遇到的一些坑记录下来。从官方文档中我们了解到。Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个不同数据源

浏览器最核心的部分是渲染引擎，我们一般习惯称之为“浏览器内核”，其负责解析网页语法并渲染、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。Gecko是最流行的排版引擎之一，其流行

浏览器最核心的部分是渲染引擎，我们一般习惯称之为“浏览器内核”，其负责解析网页语法并渲染、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。Gecko是开放源代码、以C++编写的网

浏览器最核心的部分是渲染引擎，我们一般习惯称之为“浏览器内核”，其负责解析网页语法并渲染、展示网页。WebKit内核也广泛应用于Widget引擎产品，包括中国移动的BAE、Apple的Dashboard以及Nokia WRT在内采用的均为WebKit引擎。

Facebook的数据仓库存储在少量大型Hadoop/HDFS集群。Hive是Facebook在几年前专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在以前，Facebook的科学家和分析师一直依靠Hive来做数据分析。但Hive使用MapReduce作为底层计算

现在大数据组件非常多，众说不一，那么每个企业在不同的使用场景里究竟应该使用哪个引擎呢？易观Spark实战营团队选取了Hive、SparkSQL、Presto、Impala、HAWQ、ClickHouse、Greenplum七个大数据查询引擎，在原生推荐配置

Driver(引擎)：负责接收数据操作，实现了会话句柄，并提供基于JDBC / ODBC的execute和fetch API. Metastore(元数据)：Hive元数据，存储所有表信息以及相关的HDFS文件存储目录，一般采用MySQL或者derby存储

今天师兄让我自己摸索学习安装presto，然后我就跑过去自己摸索了。发现安装时碰见很多问题，所以决定写下来。我的笔记本由于重新装过一次系统，然后被我给格了，所以虚拟机我也没拷下来，于是重新下了CentOS 7重新搞一个Linux环境。在终端使用yum安装，