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Presto为什么比Spark SQL快?
2023-04-10
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Presto是一个分布式SQL查询引擎,常用于大规模数据分析。与之相似的Spark SQL也是一个分布式SQL查询引擎,但是在一些特定情况下,Presto比Spark SQL更快。以下是几个原因:

  1. Presto采用迭代式计算,而不是批处理计算。这意味着Presto可以更加高效地利用硬件资源。迭代式计算通常需要较少的内存,因为每次只会处理一小部分数据,从而避免了对整个数据集进行扫描的开销。这使得Presto能够在处理大量数据时更快速地响应查询请求。

  2. Presto将查询解析和优化阶段与执行阶段分离。在查询解析和优化阶段,Presto使用一系列算法来确定如何最好地执行查询。这种分离式架构可以提高Presto的性能,因为它可以更好地利用现有的计算资源。相反,在Spark SQL中,查询解析和优化阶段与执行阶段混合在一起,这可能导致性能瓶颈。

  3. Presto使用内存表来加速查询。Presto支持内存表,这是一种非常快速的方式来存储和操作数据。当查询需要多次运行时,Presto可以将结果存储在内存表中,以便更快地访问数据。此外,Presto还可以使用内存表来加速连接操作。

  4. Presto支持更广泛的数据源。Presto支持多种数据源,包括Hive、Cassandra和MySQL等。这使得在不同数据源之间进行查询变得更加简单和高效。相反,Spark SQL仅支持HiveSQL数据源。

  5. Presto支持动态分区。Presto允许动态创建分区,这意味着可以在查询时创建新的分区。这比使用静态分区更加灵活,因为它允许用户在查询时动态调整数据分区,从而提高查询性能。

总体来说,Presto由于其迭代式计算、分离式架构、内存表、更广泛的数据源和动态分区支持等特性,使其在某些情况下比Spark SQL更快。然而,在其他情况下,Spark SQL可能会更适合用于大规模数据处理。因此,根据实际需求来选择最适合的工具非常重要。

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