Facebook数据查询引擎Presto教程（含配套资料） 张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统 ，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。 张长志 ¥108.00 立即订阅

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视频教程-Facebook数据查询引擎Presto教程（含配套资料）-大数据

学习有效期：永久观看

学习时长：375分钟

学习计划：7天

难度：高

 

「[strong]口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」 [/strong]

讲师姓名：[strong]张长志 [/strong]

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍：张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统 ，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。

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「你将学到什么？」

版本：presto-server-0.214.tar

软件版本

presto-cli-0.214-executable

CentOS7

1、presto的起因

hadoop ---hdfs----MR（java）-----hive

hive底层原理用MR，速度比较慢，公司hadoop集群主要集中于晚上到凌晨，平日工作时间负载不是很高。但在工作时间内，公司业务人员有实时查询的需求，现在主要借助于hive提供业务人员的查询。hive是基于MR类的SQL查询工具，他会输入的查询SQL解析为MapReduce，能极大的降低使用大数据门槛，让一般的业务人员可以直接准对大数据进行查询，但是有一个利弊，它的查询基于MR，会让人等待比较着急，等待的时间可能是几个小时或者一天。 spark基于内存提高改良的hive，sql，现在factbook在hive上面开发一套利器，准对hive可以通过sql语句快速查询，presto。

2、Facebook为何开发Presto

 Facebook的2011的数据仓库存储在少量大型hadoop fs集群，Hive是FaceBook在几年前专门为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靠hive进行数据分析.但hive使用MR作为底层计算框架，是专为批处理设计的，但是随着数据的不断增多，使用hive进行一个简单的数据查询可能要花费分钟或者几个小时，显然不能满足查询需求，FaceBooke也调研了其他比hive更快的工具，但是他们需要在功能有限的条件下做简单操作，以至于无法操作Facebook庞大的数据要求。
2012年开始研究自己的框架--presto，每日可以超过1pb查询，而且速度比较快，faceBook声称Presto的性能比hive要好上10倍或者100倍，presto和hive都是facebook开发的 

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式查询，数据量支持GB到PB字节。

Presto的设计和编写完全是为了解决Facebook这样规模的商业数据仓库交互式分析和处理速度的问题

Presto可以做什么

Presto支持在线数据查询，包括Hive kafka Cassandra关系数据库以及专门数据存储，一条Presto查询可以将多个数据源进行合并，可以跨越整个组织进行分析。

Presto以分析师的需求作为目标，他们期望相应速度小于1秒到几分钟，Presto要么在使用速度的快的昂贵的商业方案，提高内存，要么是消耗大量的硬件进行快速查询。（128G 64G）

本套课程教给如何在企业环境中使用Presto技术。

 

「课程学习目录」

1.01.presto的起因

2.02.facebook为何要开发presto

3.03.presto的架构图

4.04.presto简介

5.05.presto的安装需求

6.06.presto的需要安装的软件

7.07：VM的安装

8.08.centos的安装和网络配置

9.09.通过第三方连接centos的方法

10.10.CentOS的yum源更新已经关闭防火墙

11.11.JAVA的安装和hadoop安装

12.12.完全分布式搭建(上)

13.13.完全分布式搭建(下)

14.14.通过hadoop自带的demo运行单词统计

15.15.写一个sh脚本，可以通过一台机器控制多台机器

16.16.hadoop常用的命令

17.17.maven的安装

18.18.maven使用时出现问题以及解决问题方法

19.19.MAPREDUCE 示例编写及编程规范

20.20.安装时间同步工具，让所有电脑进行同步

21.21.Hive简介和工作流程

22.22.数据库安装，centos7安装mysql注意点

23.23.安装Hive,并且使用Hive做一个小案例

24.24.把txt文件的数据导入到Hive表中

25.25.xshell的使用教程

26.26.presto的安装过程

27.27.presto的运行错误的解决方法

28.28.hive和presto的开启

29.29.hive和presto的小demo验证

30.30.presto的配置文件的讲解

31.31.presto的集群的配置演示

32.32.presto的集群的启动过程

33.33.presto的集群的管理页面的介绍

34.34.presto和impala性能对比

35.35.案例一通过jdbc方式获取hive数据库的表

36.36.案例二通过jdbc方式获取hive数据

 

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