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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代Presto為什么比Spark SQL快？
Presto為什么比Spark SQL快？
2023-04-10
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Presto是一個(gè)分布式SQL查詢(xún)引擎，常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。與之相似的Spark SQL也是一個(gè)分布式SQL查詢(xún)引擎，但是在一些特定情況下，Presto比Spark SQL更快。以下是幾個(gè)原因：

  1. Presto采用迭代式計(jì)算，而不是批處理計(jì)算。這意味著Presto可以更加高效地利用硬件資源。迭代式計(jì)算通常需要較少的內(nèi)存，因?yàn)槊看沃粫?huì)處理一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而避免了對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行掃描的開(kāi)銷(xiāo)。這使得Presto能夠在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)更快速地響應(yīng)查詢(xún)請(qǐng)求。

  2. Presto將查詢(xún)解析和優(yōu)化階段與執(zhí)行階段分離。在查詢(xún)解析和優(yōu)化階段，Presto使用一系列算法來(lái)確定如何最好地執(zhí)行查詢(xún)。這種分離式架構(gòu)可以提高Presto的性能，因?yàn)樗梢愿玫乩矛F(xiàn)有的計(jì)算資源。相反，在Spark SQL中，查詢(xún)解析和優(yōu)化階段與執(zhí)行階段混合在一起，這可能導(dǎo)致性能瓶頸。

  3. Presto使用內(nèi)存表來(lái)加速查詢(xún)。Presto支持內(nèi)存表，這是一種非?？焖俚姆绞絹?lái)存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。當(dāng)查詢(xún)需要多次運(yùn)行時(shí)，Presto可以將結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存表中，以便更快地訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。此外，Presto還可以使用內(nèi)存表來(lái)加速連接操作。

  4. Presto支持更廣泛的數(shù)據(jù)源。Presto支持多種數(shù)據(jù)源，包括Hive、Cassandra和MySQL等。這使得在不同數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行查詢(xún)變得更加簡(jiǎn)單和高效。相反，Spark SQL僅支持Hive和SQL數(shù)據(jù)源。

  5. Presto支持動(dòng)態(tài)分區(qū)。Presto允許動(dòng)態(tài)創(chuàng)建分區(qū)，這意味著可以在查詢(xún)時(shí)創(chuàng)建新的分區(qū)。這比使用靜態(tài)分區(qū)更加靈活，因?yàn)樗试S用戶(hù)在查詢(xún)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分區(qū)，從而提高查詢(xún)性能。

總體來(lái)說(shuō)，Presto由于其迭代式計(jì)算、分離式架構(gòu)、內(nèi)存表、更廣泛的數(shù)據(jù)源和動(dòng)態(tài)分區(qū)支持等特性，使其在某些情況下比Spark SQL更快。然而，在其他情況下，Spark SQL可能會(huì)更適合用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。因此，根據(jù)實(shí)際需求來(lái)選擇最適合的工具非常重要。

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