presto与hive的区别 hive on tez和hive on spark

在日常工作中presto与hive的区别，presto与hive的区别我们经常需要在Hive中使用时间相关的函数来处理日期和时间数据本文将总结Hive中的时间转换函数presto与hive的区别，并与Presto进行对比presto与hive的区别，以方便大家查阅和使用1时间戳函数转换 11日期格式转换时间戳 时间戳转换为精确到秒的日期格式，只有10位长度，而非13位函数格式为`unix_timestampdate，dateformatpresto与hive的区别；一Hive Connector连接Hive的配置已经在Presto搭建安装中详细讲解，相关文档可参考1案例在Hive中创建表h1和h2，并向两张表中加载数据执行SQL查询操作二MySQL Connector在node3“softwarepresto0259etccatalog”目录下创建mysqlproperties配置文件，内容如下配置完成后将文件发送到presto；Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况 但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品Presto Presto极大。

Iceberg 的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎对接，目前 Iceberg 支持的计算引擎有 SparkFlinkPresto 以及 Hive 相比于 HudiDelta Lake，Iceberg 的架构实现更为优雅，同时对于数据格式类型系统有完备的定义和可进化的设计 面向对象存储的优化；二Stinger 原叫Tez，下一代Hive，Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括让用户在Hadoop获得更多的查询匹配其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型三Presto Fac；在工作中，遇到时间相关函数的计算，为了提高工作效率和复用性，整理了近期使用过的预处理工具Presto与Hive中的时间转换函数工作环境涉及到BI应用，主要使用的是Presto，但有时需要处理Hive语句，因此需要进行语法转换，本文主要围绕Presto处理日期进行阐述首先，了解Presto常用的两个时间函数其次，获取当前；2 数据处理 MapReduce分布式并行计算框架，用于处理海量数据Hive数据仓库系统，用于查询和分析结构化数据Spark快速通用计算引擎，用于实时数据处理和机器学习3 数据分析 PrestoSQL交互式查询引擎，用于快速查询大数据集Elasticsearch搜索引擎，用于索引和搜索非结构化数据机器学习和人工智能。

字符串操作方面，Presto的substr与Hive类似，用于截取字符串，而split_to_map和split_to_multimap用于将字符串分割成映射，但split_to_map不允许重复键unnest操作用于解嵌套数组或map，将单行或多行数据展开到多个列中在处理复杂数据结构时，例如数组嵌套和多列解聚，可以使用UNNEST配合cross join来转换；在Presto和Hive中，case函数则用于更复杂的条件判断，允许基于不同的条件执行不同的操作例如case when a 10 then #39大于10#39 when a = 10 then #39等于10#39 else #39小于10#39 end值得注意的是，在Hive中，nvl函数使用嵌套形式实现多个参数功能，而Presto中的coalesce函数则可以直接接受多个参数例；在处理大数据分析任务时，PrestoImpalaHive以及Spark SQL是常用的SQL引擎尽管它们都能执行SQL查询，但其执行框架和核心设计理念存在显著差异Hive基于MapReduce模型运行，通过将SQL查询转换为MapReduce作业执行Hive的这种批处理方式使其在处理大量数据时性能相对较高，但执行速度受到MapReduce框架限制，不；Hive和Presto都是数据处理工具，它们在处理日期计算任务时，都提供了相应的函数来求解两个指定日期之间的差Hive使用datediff函数，而Presto则使用date_diff函数在Hive中，datediff函数用于计算两个日期之间的天数差，其语法是datediffend_date， start_date而在Presto中，date_diff函数的功能类似，它接。

HBase，是一个分布式的面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储NoSQL数据库3数据清洗MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算4数据查询分析Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQLHiveSQL查询；Hive与Presto在正则表达式方面并无直接对比，但Hive支持通过正则表达式进行模式匹配，而Presto侧重SQL语句的高效执行，正则表达式功能相对简洁在时间函数方面，Hive与Presto存在差异例如，date_diff函数在Hive中是后面减去前面，在Presto中则反之date_add函数与current_date函数的使用逻辑也不同，Hive更侧重；提升Hive connector的访问效率针对使用Hive作为数据源的场景，通过调整Hive connector的元数据缓存相关参数，提高元数据的访问速度，进而提升查询性能Hash优化针对特定场景调整参数根据具体的查询场景，调整Presto的Hash相关参数，以改善查询性能这通常涉及到对查询语句的分析和对Presto内部工作原理的理解。

在Presto集群管理中，Event Listener提供了一种定制化的功能，用于监听执行查询时发生的特定事件与Hive Hook类似，开发者可利用Event Listener实现自定义日志记录调试和性能分析插件，以增强Presto集群的运维能力然而，值得注意的是，Presto集群中一次只能有一个Event Listener处于激活状态Event Listener作为；Presto也由Facebook开发并在2012年开源，为了解决Mapreduce的性能问题Presto作为查询引擎，与Spark SQL类似，专注于内存计算，性能比HiveSpark SQL和Presto更高Kylin则由eBay中国团队于2013年开发，并在同年开源，是国人主导的重量级OLAP引擎Kylin采用MOLAP架构，通过预计算立方体加速查询，为交互式查询。