本文作者：车好多大数据 OLAP 团队-王培，由车好多大数据 OLAP 团队相关同事投稿。Presto 简介简介Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。发展历史如下：2012年秋季，Facebook启动Presto项目2013年冬季，Presto开源 w397090770 4年前 (2020-12-21) 960℃ 0评论3喜欢
一、前言本文主要介绍了 Presto 的简单原理，以及 Presto 在有赞的实践之路。二、Presto 介绍Presto 是由 Facebook 开发的开源大数据分布式高性能 SQL 查询引擎。起初，Facebook 使用 Hive 来进行交互式查询分析，但 Hive 是基于 MapReduce 为批处理而设计的，延时很高，满足不了用户对于交互式查询想要快速出结果的场景。为了解决 Hive w397090770 4年前 (2020-12-21) 827℃ 0评论2喜欢
前言当开发人员通过我们提供的 API 使用公开的 Twitter 数据时，他们需要可靠性、高效的性能以及稳定性。因此，在前一段时间，我们为 Account Activity API 启动了 Account Activity Replay API ，让开发人员将稳定性融入到他们的系统中。Account Activity Replay API 是一个数据恢复工具，它允许开发人员检索5天前的事件。并且提供了恢复由于各种 w397090770 4年前 (2020-12-17) 573℃ 0评论0喜欢
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Improving Spark SQL Performance by 30%: How We Optimize Parquet Filter Pushdown and Parquet Reader》的分享，作者为字节跳动的孙科和郭俊。相关 PPT 可以关注 Java与大数据架构 公众号并回复 9912 获取。Parquet 是一种非常流行的列式存储格式。Spark 的算子下推（pushdown filters）可以利用 P w397090770 4年前 (2020-12-14) 2511℃ 2评论4喜欢
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Materialized Column- An Efficient Way to Optimize Queries on Nested Columns》的分享，作者为字节跳动的郭俊。本文相关 PPT 可以关注 Java与大数据架构 公众号并回复 9910 获取。在数据仓库领域，使用复杂类型（如map）中的一列或多列，或者将许多子字段放入其中的场景是非常 w397090770 4年前 (2020-12-13) 898℃ 0评论3喜欢
2020年12月01日，IntelliJ IDEA 2020.3 正式发布，这是2020年的第三个里程碑版本。2020年其他两个版本可以参见IntelliJ IDEA 2020.2 稳定版发布 和 IntelliJ IDEA 2020.1 稳定版发布。本文主要介绍 IntelliJ IDEA 2020.3 的新功能。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop用户体验重新设置欢迎界面这个 w397090770 4年前 (2020-12-10) 1072℃ 0评论0喜欢
刚刚获悉，Apache基金董事会通过一致表决，正式批准分布式文件对象存储Ozone从Hadoop社区孵化成功，成为独立的Apache顶级开源项目。这意味着，作为腾讯大数据团队首个参与和主导的开源项目，Ozone已得到全球Apache技术专家的一致认可，成为世界顶级的存储开源项目之一。Ozone 是Apache Hadoop社区推出的面向大数据领域的新一代分布 w397090770 4年前 (2020-12-09) 1123℃ 0评论7喜欢
Data + AI Summit Europe 2020 原 Spark + AI Summit Europe 于2020年11月17日至19日举行。由于新冠疫情影响，本次会议和六月份举办的会议一样在线举办，一共为期三天，第一天是培训，第二天和第三天是正式会议。会议涵盖来自从业者的技术内容，他们将使用 Apache Spark™、Delta Lake、MLflow、Structured Streaming、BI和SQL分析、深度学习和机器学习框架来 w397090770 4年前 (2020-12-06) 1187℃ 0评论2喜欢
为了更好的使用 Apache Iceberg，理解其时间旅行是很有必要的，这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行（Time travel）之前，我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇文章中详细地介绍了 Apache I w397090770 4年前 (2020-11-29) 3685℃ 0评论4喜欢
背景数据湖（Data Lake)，湖仓一体（Data Lakehouse）俨然已经成为了大数据领域最为火热的流行词，在接受这些流行词洗礼的时候，身为技术人员我们往往会发出这样的疑问，这是一种新的技术吗，还是仅仅只是概念上的翻新（新瓶装旧酒）呢？它到底解决了什么问题，拥有什么样新的特性呢？它的现状是什么，还存在什么问题呢？ w397090770 4年前 (2020-11-28) 5734℃ 0评论7喜欢
