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简略信息一览：
- 1、大数据平台的软件有哪些?
- 2、MPP计算引擎Presto介绍
- 3、presto、druid、sparksql、kylin的对比分析,如性能、架构
- 4、presto,impala和hive,sparksql的区别是什么?
- 5、如何让Presto可以连接Hbase?文中含Hbase-Connect开发详解
大数据平台的软件有哪些?
诸葛io诸葛io是一款专注于移动应用运营的数据分析工具。它通过用户跟踪技术和易于集成的开发方法，帮助企业挖掘用户的真实行为与属性，支持iOS、Android应用及网站分析。诸葛io提供新一代“以用户为核心”的数据分析产品，为企业提供全面的数据解决方案。
《通道大数据》足球是很多年轻人甚至孩子都非常喜欢的一项运动。本软件是一款可以分析足球数据的软件。是目前全球领先、中国唯一的足球数据、实时***处理服务平台。不过，该软件主要针对的是球员、经纪人、俱乐部、媒体等从事足球运动的人士。
SPSS 是一款历史悠久的统计分析软件，它从 DOS 环境下的 0 版本发展至今，已经转变为一个强大的商业分析工具。SPSS 提供了预测分析功能，并且越来越重视商业分析领域。
Spark：Spark是一个速度快、功能全面的大数据处理框架。它通过使用内存计算，显著提高了数据处理速度，并减少了磁盘I/O操作。Spark还提供了包括机器学习、图计算和流处理在内的多种库。由于其高效性和灵活性，Spark在各种数据处理和分析任务中得到了广泛应用。
MPP计算引擎Presto介绍
Presto是一个专为低延迟分析而生的分布式SQL查询引擎，属于MPP计算引擎的一种。以下是关于Presto的详细介绍：起源与演变：Presto最初由Facebook推出，旨在满足低延迟分析的需求。随着时间的推移，PrestoDB演变成通用的Presto，并更名为Trino。核心特质：内存计算：Trino是内存计算的代表，高效利用内存资源。
Presto***用MPP（Massive Parallel Processing）架构，它通过Master-Slave模型实现高并发查询，通过Connector接口实现对各种数据源的访问。Presto提供了丰富的内置数据源，并允许用户自定义Connector，以支持更多特定数据源的查询。为了实现低延时查询，Presto***取了多种策略。
Presto（或 PrestoDB）是一种开源的分布式 SQL 查询引擎，从头开始设计用于针对任何规模的数据进行快速分析查询。
为什么需要缓存？Presto是一种MPP模型的查询引擎，优化目标是减少延迟。通过对Presto上的所有SQL分析，发现主要瓶颈在于IO、HDFS datanode慢节点现象以及worker节点竞争网络资源。缓存有助于解决这些问题，但其实现可能复杂并带来数据一致性、本地性等问题。开源集成方式包括硬编码URL换行和Alluxio Catalog Service。
Partial聚合效果不确定，数据分布情况难以预知。Presto使用maxPartialMemory参数控制内存使用，当内存超出阈值，Partial阶段输出结果，释放内存空间。在输出计算结果时，Presto通过PageBuilder管理内存，当数据积累超过一定大小，构造迭代器以优化内存使用。
Presto是一个Facebook开源的分布式SQL查询引擎，用于跨数据源查询大型数据集。它在集群内服务器上分配处理任务实现横向扩展，支持并行处理海量数据的SQL查询。Trino是一种分布式SQL查询引擎，旨在查询分布于一个或多个异构数据源上的大型数据集。Trino通过集群内计算节点并行处理实现数据查询的横向扩展。
presto、druid、sparksql、kylin的对***析,如性能、架构
1、Kylin是一种MOLAP工具，它通过预聚合数据，将多维查询转换为key-value查询，从而提高了查询效率。选择适合的工具取决于实际应用场景。如果需要实时数据处理和分析，Druid可能是更合适的选择。若追求高性能的查询效率，Kylin将是一个不错的选择。
2、Presto也由Facebook开发并在2012年开源，为了解决Mapreduce的性能问题。Presto作为查询引擎，与Spark SQL类似，专注于内存计算，性能比Hive、Spark SQL和Presto更高。Kylin则由eBay中国团队于2013年开发，并在同年开源，是国人主导的重量级OLAP引擎。
3、Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。
4、Spark SQL，UC Berkeley的通用计算框架，处理结构化数据，灵活性较高。Kylin，eBay的预计算OLAP引擎，专为大规模数据分析优化。Druid，MetaMarkets的实时分析引擎，低延迟数据处理与分析的能手，尤其在广告分析和监控报警等领域常见。
5、zeppelin定位为web版的notebook，提供交互式数据分析能力，支持SQL、Scala、Python、R等语言，但不被视为典型BI产品。架构***用Java+AngularJS，内置Spark作为数据运算引擎，支持Flink、Hive、Impala、Presto等运算/查询引擎。zeppelin适用于交互式数据分析场景。
6、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
presto,impala和hive,sparksql的区别是什么?
在处理大数据分析任务时，Presto、Impala、Hive以及Spark SQL是常用的SQL引擎。尽管它们都能执行SQL查询，但其执行框架和核心设计理念存在显著差异。Hive基于MapReduce模型运行，通过将SQL查询转换为MapReduce作业执行。
Presto也由Facebook开发并在2012年开源，为了解决Mapreduce的性能问题。Presto作为查询引擎，与Spark SQL类似，专注于内存计算，性能比Hive、Spark SQL和Presto更高。Kylin则由eBay中国团队于2013年开发，并在同年开源，是国人主导的重量级OLAP引擎。
计算任务执行：由MapReduce/Tez/Spark等计算框架执行。数据处理接口：由Hive/Pig等提供，使得数据处理更加灵活。不同速度需求：由Impala、Drill和Presto等工具满足不同速度的数据处理需求。实时处理：通过Streaming计算模块满足实时数据处理需求。KV Store：如Cassandra和HBase，在大数据生态圈中扮演重要角色。
如何让Presto可以连接Hbase?文中含Hbase-Connect开发详解
ConnectorMetadata接口实现 ConnectorMetadata接口用于定义与组件相关的元数据操作，如展示数据库中有哪些表、表中有哪些字段、删除表等。实现相对简单，主要根据接口含义调用组件API。listSchemaNamesgetTableMetadatalistTablesgetColumnHandleslistTableColumnsdropTable实现各接口功能，确保与HBase集成。
为了使 Presto 可扩展到任何数据源，它的设计***用了存储抽象化，以便于轻松地构建可插入的连接器。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。
大数据基本了解 Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。5，mapreduce及相关框架hive，sqoop 深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，reduce数目，调优等。
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