presto

大数据新视界 --大数据大厂之 Presto 性能优化秘籍：加速大数据交互式查询💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

尘世壹俗人

Presto如何配置资源队列或资源组Presto的任务队列配置主要涉及到查询队列和资源组的配置，这些配置通常用于管理Presto集群中的查询执行和资源分配。但是注意这两个东西是共存，互补的关系，并不需要纠结那种配置方式更加出色

逆风就重开

如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）这个系列文章用"粗快猛+大模型问答+讲故事"的创新学习方法，让你轻松理解复杂知识！涵盖Hadoop、Spark、MySQL、Flink等大数据所有热门技术栈，每篇万字长文。时间紧？只看开头20%就能有收获！精彩内容太多？收藏慢慢看！点击链接开启你的大数据学习之旅https://blog.csdn.net/u012955829/category_12733281.html

光于前裕于后

记一次低级且重大的Presto运维事故本文纯属虚构，旨在提醒各位别犯类似低级错误。如有雷同，说的就是你！首先，要重视运维工作和离职人员的交接工作，这个不必多说。一将无能，累死三军！接下来，我尽可能根据操作记录、配置文件备份和聊天记录，还原这长达两个多月的运维事故。但毕竟我也只是个用户，很多细节内幕并不清楚，部分内容会进行“艺术”加工，但一些明显低级的错误行为，大家应该也能感觉出来，希望各位以此为戒。

数据科学知识库

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询为了在 SQL 查询中按特定列对数据进行分区，可以在窗口函数中使用 PARTITION BY 子句。这通常用于在执行窗口函数（如 LAG）时在某些列的值上创建数据的分区。例如，如果您想按 _distinct_id 分区数据，然后在每个分区内找到符合特定条件的记录的前一条记录，可以这样做：

【大话Presto 】- 核心概念Presto（PrestoDB）是一个FaceBook开源的分布式MPP SQL引擎，旨在处理大规模数据的查询和分析问题。传统数据库系统(eg:Hive)在面对大规模数据和复杂查询需求时存在限制，如数据规模限制、查询速度慢、数据源集成困难等问题。本文主要介绍下Presto基本的核心概念。

hive和presto的求数组长度函数区别及注意事项获取邮箱字符串’@'后字符串，求长度1）、在计算数组长度的时候，hive和presto的函数不同其中hive的size函数默认数组的下标从0开始 presto的cardinality函数默认数组的下标从1开始

trino tpcds测试先下载tpcds-kit（有Linux和macOS），根据其文档生成数据和查询的sql。然后hive-testbench，在ddl-tpcds/text/alltables.sql中有建表语句（用hive建表）。

空花缱绻三分

数据库：Hive转Presto（一）本人因为工作原因，经常使用hive以及presto，一般是编写hive完成工作，服务器原因，presto会跑的更快一些，所以工作的时候会使用presto验证结果，所以就要频繁hive转presto，为了方便，我用Python编写了一个转换代码的小程序，工作繁忙，我一点点更新吧。

PrestoSQL, PrestoDB 和 TrinoPresto 社区分家后搞了 2 个项目, 分别为 PrestoDB 和 PrestoSQL, 同时他们都成立了自己的基金会。我们简单梳理下这 2 个分支的主要核心功能:

Presto 之Pipeline我们知道在Presto中有个叫Pipeline的概念，Pipeline其实就是一条包含各个算子的流水线，如下所示。本文主要介绍在Presto中，Pipeline是如何划分的。