概要速覽 PrestoDB的Aria項目曾於2020年發佈過一組實驗性功能，用來提高對錶（通過Hive連接器連接並以ORC格式存儲數據）的掃描性能。 在本文中，我們將在基於Docker的PrestoDB測試環境中對這些新功能進行基礎性的測試。[1] Presto Presto 是一款能夠大規模並行處理 (MPP) 的SQL執行引擎。執行引擎與數據存儲是分離的，該項目包含大量插件（又稱為連接器
本文轉載自 InfoQ 官網 作者：Alluxio-鍾榮榮；Meta-James Sun Ke Wang Raptor 是用來支持 Meta（以前的 Facebook）中的一些關鍵交互式查詢工作負載的 Presto 連接器（presto-raptor）。儘管 ICDE 2019 的論文 Presto：SQL on Everything（https://research.faceboo
概要速覽📕 Meta公司（前“Facebook公司”，下文統稱“Meta”）的Presto團隊一直在與Alluxio 合作為Presto提供開源數據緩存方案。該方案被用於Meta的多個用例，來降低從諸如HDFS等遠端數據源掃描數據產生的查詢延遲。實驗證明，使用Alluxio數據緩存後，查詢延遲和IO掃描都得到了顯著優化。 我們發現，Meta架構環境中的多個用例都得益於Alluxio數據緩存。以M
概要速覽 RaptorX是Meta（前“Facebook公司”，下文統稱“Meta”）公司的一個內部項目名稱，目的是為了降低查詢延遲，讓Presto的查詢性能大大超越原生（vanilla） Presto，這篇文章介紹了RaptorX的關鍵模塊——分層緩存。 有了分層緩存，我們能夠將查詢性能提升10倍。這一新的架構不僅可以完勝像Raptor之類以性能為導向的連接器，還具有向存儲分離化（即存算分離架構
Facebook Presto是一個以SQL語言作為接口的分佈式實時查詢引擎，可以對PB級的數據進行快速的交互式查詢。它支持標準的ANSI SQL.包含查詢、聚合、JOIN以及窗口函數等。 Alluxio將其在數據層的創新作為Presto和各種分析應用程序和用例的關鍵支持技術。它創建了一個虛擬數據層，可以聚合來自任何文件或對象存儲的數據，提供跨存儲系統的統一命名空間，並允許應用程序
