Presto为什么比Spark SQL快？-CDA数据分析师官网

2023-04-10

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：

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。
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。
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。
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Hive和SQL数据源。
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。

SQL 分区 Hive 数据处理数据分析

数据分析咨询请扫描二维码

下一篇决策树是如何处理不完整数据的？