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w397090770的文章

Alluxio

使用 Shadow Cache 改进 Presto 架构决策在 Facebook 的实践

使用 Shadow Cache 改进 Presto 架构决策在 Facebook 的实践
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Improve Presto Architectural Decisions with Shadow Cache at Facebook》的分享,作者来自 Facebook 的 Ke Wang 和 普林斯顿CS系的 Zhenyu Song。Ke Wang is a software engineer at Facebook. She is currently developing solutions to help low latency queries in Presto at Facebook.Zhenyu Song is a Ph.D. student at Princeton CS Department. He works on using mach

  2个月前 (11-16) 66℃ 0评论0喜欢

Presto

Presto on Spark:通过 Spark 来扩展 Presto

Presto on Spark:通过 Spark 来扩展 Presto
概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询,但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎,用于交互式和批处理工作负载,数据湖上的流行工作负载包括:报告和仪表盘:这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力,以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织

  2个月前 (11-14) 299℃ 0评论1喜欢

Presto

Presto 基本概念:Driver, Split 和 Pipeline

Presto 基本概念:Driver, Split 和 Pipeline
在使用 Presto 时,我们经常会听说 Query、Stage、Task 等概念,很多人会搞不清楚这些概念,所以会导致一些误解,本文将简单地介绍一下这些基本的概念是指StatementStatement语句。其实就是指我们输入的SQL语句。Presto支持需要ANSI标准的SQL语句。这种语句由子句(Clause)、表达式(Expression)和断言(Predicate)组成。Presto为什么将语句(S

  3个月前 (11-01) 158℃ 0评论0喜欢

Presto

Presto 中支持的七种 Join 类型

Presto 中支持的七种 Join 类型
SQL Join 是最重要和最昂贵的 SQL 操作之一,需要数据库工程师深入理解才能编写高效的 SQL 查询。 从数据库工程师的角度来看,了解 JOIN 操作的工作原理有助于他们优化 JOIN 以实现高效执行。 本文介绍了开源分布式计算引擎 Presto SQL 支持的 join 操作。几乎所有众所周知的数据库都支持以下五种类型的 JOIN 操作:Cross Join, Inner Join, L

  3个月前 (11-01) 246℃ 0评论1喜欢

Linux

Linux 查看物理 CPU 个数、核数、逻辑 CPU 个数

Linux 查看物理 CPU 个数、核数、逻辑 CPU 个数
# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq# 查看逻辑CPU的个数cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l复制代码 查看CPU信息(型号)ca

  3个月前 (11-01) 56℃ 0评论1喜欢

Hive

生成 TPCH 数据并导入到 Hive

生成 TPCH 数据并导入到 Hive
TPC-H是事务处理性能委员会( Transaction ProcessingPerformance Council )制定的基准程序之一,TPC- H 主要目的是评价特定查询的决策支持能力,该基准模拟了决策支持系统中的数据库操作,测试数据库系统复杂查询的响应时间,以每小时执行的查询数(TPC-H QphH@Siz)作为度量指标。我们在很多大数据系统上线或者产品上线的时候一般都会测

  3个月前 (10-29) 80℃ 0评论0喜欢

大数据

OPPO大数据离线计算平台架构演进

OPPO大数据离线计算平台架构演进
前言 OPPO的大数据离线计算发展,经历了哪些阶段?在生产中遇到哪些经典的大数据问题?我们是怎么解决的,从中有哪些架构上的升级演进?未来的OPPO离线平台有哪些方向规划?今天会给大家一一揭秘。OPPO大数据离线计算发展历史大数据行业发展阶段 一家公司的技术发展,离不开整个行业的发展背景。我们简短回归

  3个月前 (10-29) 266℃ 0评论2喜欢

Apache Impala

Impala在腾讯金融大数据场景中的应用

Impala在腾讯金融大数据场景中的应用
导读:在腾讯金融场景,我们每天都会产生大量的数据,为了提升分析的交互性,让决策更加敏捷,我们引入了Impala来解决我们的分析需求。所以,本文将和大家分享Impala在腾讯金融大数据场景中的应用架构,Impala的原理,落地过程的案例和优化以及总结思考。Impala的架构 首先介绍Impala的整体架构,帮助大家从宏观角度理

  3个月前 (10-28) 128℃ 0评论1喜欢

Alluxio

使用 Spark+Alluxio 加速数据应用的最佳实践

使用 Spark+Alluxio 加速数据应用的最佳实践
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Best Practice in Accelerating Data Applications with Spark+Alluxio》的分享,作者来自 Alluxio 的 David Zhu。本次演讲将分享 Alluxio 和 Spark 集成解决方案的设计和用例,以及在设计和实现 Alluxio分 布式系统时的最佳实践以及不要做什么。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信

  3个月前 (10-28) 207℃ 0评论0喜欢

Presto

使用 Alluxio 实现 Presto Caching @ Uber

使用 Alluxio 实现 Presto Caching @ Uber
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Enabling Presto Caching at Uber with Alluxio》的分享,作者来自 Uber 的 Zhongting Hu 和 Alluxio 发 Dr. Beinan Wang。Zhongting Hu is Tech Lead Manager of the Interactive Analytics Team at Uber. He is leading and managing Presto ecosystems inside Uber.Dr. Beinan Wang is a software engineer from Alluxio and is the committer of PrestoDB. Prior to Alluxio, he

  3个月前 (10-27) 99℃ 0评论0喜欢