[B! Presto][TD] InoHiroのブックマーク

Treasure Data Update 2015 - Presto - Qiita

Treasure Dataではfluentd, 各種SDK, Data Connectorなどで収集されたデータに対して、Hive, Prestoによる分散SQLクエリが実行できます。特にPrestoはこの1年で大きく進化しましたので、ここでその内容について紹介していきたいと思います。 Prestoクエリの利用量は増え続けていて、2015年12月現在、Treasure Dataの利用統計では、１日あたり5万クエリ (月換算で150万クエリ) １日あたり10兆 (10 trillion) レコードを処理しています。2015年の始まりの時点では、1日あたりおよそ5000クエリ、1兆レコードという数字でしたので、この１年でほぼ10倍になった計算になります。昨年末のPrestoサービスの開始にあたり、CTOの太田と相談して10倍スケールできるように準備をしていたのですが、想定していたより早くこ

InoHiro 2015/12/07

すごいデータ量だ

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Presto @ Treasure Data - Presto Meetup Boston 2015

InoHiro 2015/10/14

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Prestoで実現するインタラクティブクエリ - dbtech showcase 2014 Tokyo

Treasure DataではFluentdなどで収集したデータに対し、Prestoによる低レイテンシクエリサービスを提供しています。これによりユーザーはすばやくデータに関する知見を得ることができ、データ分析の生産性を向上できます。このスライドでは分散SQLエンジンであるPrestoの特徴とその実装について紹介します。この内容はdbtech showcase 2014 Tokyo @秋葉原UDX で紹介しました。 http://www.insight-tec.com/dbts-tokyo-2014.htmlRead less

InoHiro 2014/12/12

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『Prestoとは何か，Prestoで何ができるか』 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ

トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて