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前几天，我正像往常一样关注行业的新型趋势，一个标题映入我的眼帘——《你知道时间序列数据库是增长速度最快的专业数据库平台之一吗？》。这个标题点醒了我，于是我开始了更深入的研究。日积月累，数据当道我们先来探讨一下什么是时间序列。毕竟，这个主题相关的大部分数据已经有了相关的“时间标记”。你每次登陆购物网站

作者⎪大数据模型编辑⎪Vertica中国团队（文章谨代表作者意见）作者自述Vertica是数据分析领域的一个大杀器，为了描绘这朵鲜花，我写了它旁边的绿叶，以及周围的小草小树；并对天下数据分析引擎做一个归纳分类，分为三派，各有各擅长的特点，后面写了这朵鲜花辅助业界最大的数据集成商和商业智能的故事。希望

近期数字化转型在业界提的很火热，数字经济规划作为单独篇章出现在了最新的十四五规划中，足以说明国家对数字经济的重视。那么对于我们数据人来说，这无疑是一个非常好的“风口”，可以让我们大展身手。那么对于做数据工作，特别是处理海量数据，有一款趁手的数据计算引擎，无疑是非常重要的。那么对于海量数据处理，今天给

关于再平衡在Vertica群集中添加或删除一个或多个节点后，必须调整现有节点和新节点上的数据。为了获得最佳性能，应在所有节点之间平衡数据。Vertica称此过程为平衡过程。重新平衡群集后，群集中所有节点之间的数据存储和工作负载将达到平衡。重新平衡是复杂的：CPU，磁盘和网络密集型。由于重新平衡需要大

python有两个包可以连接vertica，分别为pyodbc和vertica_python，这里给出使用vertica_python的教程；1.安装python，这里选择下载anaconda，使用spyder；2.安装vertica_python，打开anaconda命令行，pipinstallv

今日热点：1.教育部发文明确，幼儿园不提前教授小学课程；2.油管宣布进军区块链和元宇宙，产品主管：粉丝可“拥有”视频；3.河南226家A级景区向全国人民免门票，不包括景区交通保险等二次消费

最近在Presto与Alluxio社区的通力合作下给Presto引擎带来了新的数据缓存机制，今天我们来分析一下这一部分的实现机制。为什么为什么Presto社区会开发这个缓存机制呢？我的理解是这样的:在这个云计算时代，越来越流行的计算存储分离架构方式使得我们对计算需要的资源和存储需要的资源进行单独扩展

1、Presto简介1.1.简介Presto最初是由Facebook开发的一个分布式SQL执行引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补Hive在速度和对接多种数据源上的短板。发展历史如下：2012年秋季，Facebook启动Presto项目2013年冬季，Presto开源2017年1

JAVA等通用语言缺乏结构化计算类库，即使最简单的结构化算法，比如查询、排序、聚合，也要从零开始硬编码。对于很常用的算法，比如分组汇总、关联查询，则要编写大篇幅的代码。对于复杂些的算法，甚至要设计多个类才能勉强实现。只要多花时间，JAVA总是可以实现算法的，但高耦合性的缺点却无法避免。存储过程本应独

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作为底层计算框架，是专为批处理设计的。但随着数据越来越多

1.两个Presto?如果你在互联网上搜索Presto，你会发现两个Presto项目：PrestoDB：https://prestodb.io/，源代码：https://github.com/prestodb/prestoPrestoSQL：https://prestosql.io/，源代码：htt

PrestoSQL的核心要素Presto设计了Connector、Catalog、Schema、Table这4个概念来定义SQL计算中数据源表。Connector：Connector连接数据源与Presto，在Presto中新增Catalog时，都需要指定这个Catalog对应的Connector名

本文主要以PrestoSQL为例来介绍典型的分布式SQL查询引擎的执行模型（QueryExecutionModel）及原理，此文篇幅较长，3w字长文，20幅原理图，信息量与干货居多，是到目前为止行业内唯一一篇全面介绍PrestoSQL执行原理的硬文，综合考虑拆开到多篇文章不合适所有都凑在一起了，请读

Presto的使用场景：Presto是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，比较适合如下几个应用场景：加速Hive查询。Presto的执行模型是纯内存MPP模型，比Hive使用的磁盘Shuffle的MapReduce模型快至少5倍。统一SQL执行引擎。Presto兼容ANSISQL标准，能

工作中经常遇到一些时间转换问题：1)log_date:20200110需要转换为标准日期，或者与时间戳数据进行比较2)工作环境涉及到presto与hive,利用presto检查查询时速度更快，因此一般需要同时用presto和hive的语法对日期进行转换因此本篇博文主要对最近用到的时间转换进行梳理问题

Presto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。本文就将详细解析Client提交查询请求到PrestoServer端响应的细节，以及还原Presto资源组校验的实现过程。▌Presto调度模块源码解析-Client提交请求当客户端以控制台Console、脚本--execu

简介ORC的全称是(OptimizedRowColumnar)，其是为了加速Hive查询以及节省Hadoop磁盘空间而生的，其使用列式存储，支持多种文件压缩方式。由于其被广泛应用在Hadoop系统中，Presto0.77版本在HiveConnector里实现了ORCReader。ORC文件结构插入数

将SQL工作负载从完全的本地环境迁移到云环境中有许多好处，包括降低资源竞争、通过按需购买计算资源来降低费用。当Presto的数据存储在HDFS中时，由于Presto的架构允许存储和计算的组件独立操作，在云环境中的计算与本地的存储之间的分离是显而易见的。在云上通过在Presto检索本地的HDFS数据这

概述Presto架构Presto内存配置常见OOM报错Queryexceededper-nodetotalmemorylimitofxx适当增加query.max-total-memory-per-node。Queryexceededdistributedusermemorylimitofxx适当增

Presto采用"主从(master-slave)"架构设计,主节点称为Coordinator,从节点称为Worker.Coordinator接收用户提交的查询请求,将查询分解为若干分布式任务,并调度这些任务在Worker上的执行.一直以来,Presto主节点Coordinator只能单实例部署,这