數據倉庫的構件:
1. 產品化的元數據管理中心
2. 產品化的數據質量管控平臺
3. 優秀的調度、作業監控工具
這些背後的支撐,是主體呈現的基石。
1. 不同數據類型比較 先來看一段SQL。表dean_test中字段a的類型是整型INT,字段b的類型是字符串/字符型STRING/VARCHAR。 select * from dean_test where a = b 這就是
第一代計算引擎 首先第一代的計算引擎,無疑就是 Hadoop 承載的 MapReduce。這裏大家應該都不會對 MapReduce 陌生,它將計算分爲兩個階段,分別爲 Map 和 Reduce。對於上層應用來說,就不得不想方設
數據倉庫主要功能? ETL設計:數據的抽取同步、數據清洗、數據轉換。涉及關係型數據庫(mysql、mariadb、oracle等),文檔型數據庫(mongodb、elasticsearch等)。 數據分層:一般劃分爲ODS層、
Presto Web UI 可以用來檢查和監控Presto集羣,以及運行的查詢。他所提供的關於查詢的詳細信息可以更好的理解以及調整整個集羣和單個查詢。 需要注意的是,Presto Web UI所展示的信息都來自於Presto系統
在深入研究Presto查詢規劃器和基於成本的優化如何工作之前,讓我們先建立一個查詢,並針對這個查詢進行分析,以幫助理解查詢規劃的過程。 實例使用了TPC-H數據集,目的是彙總每個nation的所有order的totalprice值
原文地址:https://research.fb.com/publications/presto-sql-on-everything/ presto是一個開源的分佈式查詢引擎,目前Facebook的大部分SQL分析工作由它支持。
一、Coordinator and Workers in a Cluster Presto是一個MPP風格的數據庫查詢引擎,他不依賴於運行Presto服務器的垂直擴展,他可以以水平的方式橫向擴展集羣,即可以通過增加節點來增大其處理