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w397090770的文章

Presto

Presto 两种 JOIN 算法实现

Presto 两种 JOIN 算法实现
我们在 《Presto 中支持的七种 Join 类型》 这篇文章中介绍了 Presto 可用的 JOIN 操作的基础知识,以及如何在 SQL 查询中使用它们。有了这些知识,我们现在可以了解 Presto 的内部结构以及它如何在内部执行 JOIN 操作。本文将介绍 Presto 如何执行 JOIN 操作以及用于 JOIN 的算法。JOIN 的实现几乎所有的数据库引擎一次只 JOIN 两个表。即

  1年前 (2021-11-17) 437℃ 0评论0喜欢

Alluxio

Apache Hudi : 未来发展

Apache Hudi : 未来发展
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Apache Hudi : The Path Forward》的分享,作者来自Apache Hudi 项目的原始创建者和副总裁 Vinoth Chandar 和 Zendesk 的 Raymond Xu。Raymond Xu leads the Data Lake team at Zendesk. He is also a PMC member and committer for Apache Hudi.Vinoth Chandar is the original creator & VP of the Apache Hudi project, which has changed the face of data lake archi

  1年前 (2021-11-16) 325℃ 0评论0喜欢

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

  1年前 (2021-11-16) 145℃ 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

  1年前 (2021-11-14) 892℃ 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

  1年前 (2021-11-01) 1221℃ 0评论3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

  1年前 (2021-11-01) 861℃ 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

  1年前 (2021-11-01) 356℃ 0评论3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

  1年前 (2021-10-29) 865℃ 0评论3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

  1年前 (2021-10-29) 512℃ 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

  1年前 (2021-10-28) 246℃ 0评论1喜欢