Hive 基于 MapReduce 框架,将查询转换为一系列串行执行的任务,中间结果依赖磁盘读写进行同步。Presto 则采用定制的查询和执行引擎,所有查询处理均在内存中完成,因此性能更优。
Presto 与 Hive 查询引擎及性能比较
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Presto适合多种在线数据查询,支持包括Hive、关系数据库(MySQL、Oracle)以及专有数据存储等多种数据源。主要用于响应时间在1秒至数分钟的场景。
Presto架构
Presto的架构是一个分布式系统,包括Coordinator和多个Worker:- Coordinator:负责解析查询语句、执行计划分析,并管理Presto的Worker节点。- Worker:负责执行任务并处理数据。Coordinator还会跟踪每个Worker的活动情况并协调查询的执行。
数据源与Connector
在Presto中,通过Connector访问数据源。Connector是连接Presto和数据源(如Hive、关系数据库)的适配器。Presto内建了多个Connector,包括JMX、System Connector、Hive Connector和TPCH Connector。此外,还有多个第三方Connector可供使用。
Catalog是用于管理数据源metadata的概念。每个Catalog都基于一个特定的Connector。在配置catalog时,必须包含connector.name属性,来指定Catalog使用的Connector。
应用场景与优缺点
Presto适用于交互式分析、数据仓库、报表生成、数据挖掘等应用场景,支持多种数据源集成(如Hive、关系数据库和专有数据存储)。查询语言为SQL,支持select、insert、update、delete等模式。
优点:- 高性能:处理大规模数据时,响应时间短。- 高度扩展性:支持水平扩展,通过增加Worker节点提升数据处理能力。- 灵活性:支持多种数据源与查询模式。
缺点:- 复杂性:架构和实现复杂,需专业运维人员管理。- 限制性:无法用于在线事务处理(OLTP)。
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