数据可视化：Presto-Hive数据可视化方案
1. 背景介绍
1.1 数据可视化的重要性
在当今大数据时代,企业每天都会产生海量的数据。如何有效地分析和利用这些数据,已经成为企业获得竞争优势的关键。数据可视化技术能够将枯燥的数字转化为直观的图表,帮助决策者快速洞察数据背后的价值,从而做出更加明智的决策。
1.2 Presto和Hive简介
Presto是由Facebook开发的一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询。它能够处理PB级别的海量数据,并提供毫秒级的查询响应速度。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具,它提供了类SQL的语言HiveQL来分析和管理存储在HDFS中的大规模数据集。
1.3 Presto-Hive方案的优势
将Presto和Hive结合起来,可以发挥两者的优势,实现高效的数据分析和可视化:
- Hive作为数据仓库,存储历史数据,支持复杂的ETL处理
- Presto作为即席查询引擎,利用内存进行快速的交互式分析
- 统一的SQL接口,上层应用无需关心底层数据源的差异
- 支持多种数据源,如HDFS、HBase、Kafka等,扩展性强
2. 核心概念与联系
2.1 数据仓库
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/141018060
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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