构建统一的OLAPOLAP，即在线分析处理平台。保险公司试图构建一个数据仓库，能够承担面向客户、分析师和管理层的数据分析工作负载。主要任务包括：自助保险合同查询：保险客户可以通过合同ID检查其合同详情。它还应支持诸如保险期限、保险类型和理赔金额等筛选条件。多维分析：分析师根据需要基于不同的数据维度开发报告，以便提取见解，促进产品创新和反欺诈工作。仪表盘：创建保险销售趋势的可视化概览，以及不同指标的横向和纵向比较。组建数据架构用户从Lambda架构开始，将数据流水线分为批处理环节和流处理环节。对于实时数据流，采用FlinkCDC；对于批量导入，结合Sqoop、Python和DataX构建自己的数
文章目录一、概述二、环境准备三、常用RESTAPI1）worker节点优雅退出2）提交SQL查询请求3）获取查询状态4）获取查询结果5）取消查询请求6）获取Presto节点信息7）获取Presto服务器使用统计信息8）获取查询计划四、Presto（Trino）执行计划一、概述Presto（现在叫Trino）是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户在多个数据源上执行查询。Presto本身是一个独立的Java程序，可以通过RESTAPI与其他应用程序进行通信。Presto的RESTAPI是一组HTTP接口，可以用于与Presto服务器进行通信，并提交查询请求、获取查询结果等。以下是PrestoRES
一、背景和架构演进思考近十年大数据发生了很大变化，从一开始的Hadoop满足数据简单可查可用，到现在对数据分析的极速OLAP需求，大家对数据探索的性能要求越来越高。同时数据量在近几年也是不断增长，降本增效成为用户普遍的需求。虽然这些年SSD不管是性能还是成本都获得了长足的进步，但是在可见的未来5年，HDD还是会以其成本的优势，成为企业中央存储层的首选硬件，以应对未来还会继续快速增长的数据。如下图是一次OLAP分析读取ORC数据的情况，灰色竖条表示OLAP分析需要读取的三列数据在整个文件中的可能的位置分布，也就是只会读ORC的Stripe文件中某一小部分数据。可以看到整个读取过程是一个碎片化的I
目录1.项目概述1.1.项目背景1.2.项目流程2.功能需求描述2.1.系统功能组成2.2.数据描述2.3.功能描述2.3.1.流量概况分析2.3.2.日新日活分析2.3.3.交互事件分析2.3.4.广告事件分析3.架构设计3.1.名词解释3.2.系统环境3.2.1.软件3.2.2.硬件3.3.系统设计3.4.系统架构图4.Web原型设计4.1.流量概况分析模块4.2.日新日活分析模块4.3.交互事件分析模块4.4.广告事件分析模块5.Web设计5.1.概念总览图5.1.1.分层：四层结构5.1.2.分包：前端和后端(1)后端分包(2)前端分包6.数仓表结构设计7.工程搭建7.1.项目结构7.
需求：按照项目名，以逗号合并参与人prestoselectitem_name,array_join(array_agg(name),',')asgroup_namefromtest.test_04groupbyitem_nameorderbyitem_namehiveselectitem_name,concat_ws(',',collect_set(name))asgroup_namefromtest.test_04groupbyitem_nameorderbyitem_namemysqlselectitem_name,group_concat(name,',')asgroup_namefro
7.第七章Hudi案例实战7.1案例架构7.2业务数据7.2.1客户信息表7.2.2客户意向表7.2.3客户线索表7.2.4线索申诉表7.2.5客户访问咨询记录表7.3FlinkCDC实时数据采集7.3.1开启MySQLbinlog7.3.2环境准备7.3.3实时采集数据7.3.3.1客户信息表7.3.3.2客户意向表7.3.3.3客户线索表7.3.3.4客户申诉表7.3.3.5客户访问咨询记录表7.4Presto即席分析7.4.1Presto是什么7.4.2Presto安装部署7.4.3Hive创建表7.4.3.1创建数据库7.4.3.2客户信息表7.4.3.3客户意向表7.4.3.4客户线
文章目录一、概述二、环境准备三、Trino系统库表的讲解1）information_schema2）jdbc3）metadata4）runtime（重点）四、Trino查询Hive数据1）查询Hive表2）创建Hive表3）加载数据到Hive表4）分区查询优化5）trino操作hive数据源完整示例1、配置数据源2、创建Hive表3、加载数据到Hive表4、执行Trino查询五、TrinoSQL与HiveSQL的语法的区别1）针对时间类型的函数名称2）join时ON语法的支持3）数据类型一、概述Presto（Trino）是一个快速、分布式的SQL查询引擎，可以用于查询各种数据源，包括Hadoo
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。目录/基础查询场景下// 连接查询场景 //聚合查询场景//子查询场景/
Presto、Spark和Hive是三个非常流行的大数据处理框架，它们都有着各自的优缺点。在本篇博客文章中，我们将对这三个框架进行详细的对比，以便读者更好地了解它们的异同点。Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，它可以在多个数据源之间进行查询，并且可以快速地处理海量数据。Presto的主要优点在于其高性能和灵活性。它可以很容易地集成到现有的数据架构中，并且可以在不同的数据源之间进行无缝的查询。此外，Presto还支持多种数据格式，包括JSON、CSV、Avro等等。Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它可以处理大规模的数据，并且具有很高的性能和可扩展性。Spark的主要优点在于其
文章目录一、概述二、Trinocoordinator和worker节点作用1）Trinocoordinator节点作用2）Trinoworker节点作用三、Trino参数详细讲解1）coordinator节点配置1、config.properties配置文件2、jvm.config配置文件3、log.properties配置文件4、node.properties配置文件2）worker节点配置1、config.properties配置文件2、jvm.config配置文件3、log.properties配置文件4、node.properties配置文件四、环境准备五、Trino中的数据源（cat
