presto和greenplum,greenplum实战

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∩▽∩ 扫描手机首页二维码博客教程问答笔记信息KuazhiAIKuazhi.comPREVNEXT数据库与几种流行大数据查询引擎的比较：Hive、SparkSQL、Presto、Impala、HAWQ、2.Greenplumdatabase2.1Greenplumarchitecture2.1。 1采用MMP架构2.2.2Hadoop和MPP的应用区别2.2greenplum的高可用2.2.1Masterredundancy2.2.2Segmentredundancy2.3greenplum的并行查询2

这是AnalysysSpark出品的开源Olap引擎评估报告。团队选用了Hive、Sparksql、Presto、Impala、Hawq、Clickhouse和Greenplum大数据查询引擎。在原推荐配置下，在不同场景下进行横向比较，用于对比我们的分布式数据库：greenplum、teradata、presto和clickhouse。文章目录1.比较四个数据库的子数据库描述了Greenplum开源大规模并行数据分析引擎。 借助MPP架构，在大数据集中

性能测试结果表明，ClickHouse在单表查询方面具有很大的性能优势，但在多表查询方面的性能比较差，不如presto、impala、hawq。 6.GreenPlum是关系型数据库产品。其prestofacebook开源分布式基于内存的SQL查询引擎适合交互式分析和查询，数据量支持GB到PB字节。 资讯知乎博客Kylin(亚秒)ApacheKylin是国内开源的，分布式分析数据仓库，

＞０＜ 最后，我们发现HAWQ和GreenPlum单表聚合操作的性能不如其他四个组件，而且测试时间比它们长很多。当然，不排除测试环境的影响，但测试结果表明HAWQ和GreenPlum不适合单表复杂聚合。 Impala经常与存储引擎Kudu一起提供服务。这样做的最大优点是查询速度更快并且支持数据更新和删除。 2.PrestoPresto是使用MPP架构的分布式查询

下面对两种典型的内存数据库Presto和Impala进行简单的测试对比。当然，这种内存数据库类似于sparksql。这种数据库会在大数据量和多表关联查询上显示出自己的优势。（2）性价比高Greenplum数据库可以构建在业界各种开放硬件平台上，硬件选型自由度很强。 Boost数据与其他封闭数据相比图书馆表现。 3.GreenplumArchitectureMaster和Segm