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大数据实时查询-Presto集群部署搭建

Presto介绍 Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询、聚合(aggregation)、连接(join)和窗口函数(window functions)。Presto的运行模型和Hive或MapReduce有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的MapReduce任务, 一个接着一个地运行。 每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。 然而Presto引擎没有使用MapReduce。它使用了一个定制的查询和执行引擎和响应的操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外, 所有的数据处理都是在内存中进行的。 不同的处理端通过网络组成处理的流水线。 这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。 这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段, 一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一个处理段。 这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。 Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构,由一个Coordinator节点,一个Discovery Serve...

spark大批量读取Hbase时出现java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new nat...

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的。并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下。 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/security/limits.d/90-nproc.conf(可能这个文件的名字会不一样) /etc/security/limits.conf修改如下 * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 xxx soft nproc 65535 xxx hard nproc 65535 其中 xxx表示启动hbase的用户,如使用hadoop启动hbase,则配置如下: hadoop hard nproc 65535 hadoop soft nproc 65535 这里...

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