Data / MLEngineering Data Analytics with Presto and Apache Parquet at UberJuly 11, 2017 / Global From determining the most convenient rider pickup points to predicting the fastest routes, Uber uses data-driven analytics to create seamless trip experiences. Within engineering, analytics inform decision-making processes across the board. As we expand to new markets, the ability to accurately and qui
Are you using the fastest query tool for Hadoop? Provide and discuss the latest performance results of the industry standard TPC_H benchmarks executed across an assortment of open source query tools such as Hive (using MR, TEZ, LLAP, SPARK), SparkSQL, Presto, and Drill. Additionally, the performance tests will utilize a variety of data sizes and popular storage formats such as ORC, Parquet and Tex
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ!」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます.この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので,すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery).各社のSAの人とかに聞けば,もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません. オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです. MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで,Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています. もちろん実装の違いなどがあるので,その辺は適宜自分で補間してください. 前提 アプリケーションを開発していて,そのための解析基盤を一から作る. 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば,そこに直接クエリを投げられるPre
Answer (1 of 2): 1. Primary Use Case: While both are intended for analytics, Shark's primary use case is providing SQL to an (extremely fast) in-memory database, with support also for on-disk (or abstract) data sources. Presto is designed to be a fast SQL engine for the latter, and does not have ...
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