數(shù)據(jù)分析工具：Presto：Presto連接Hadoop與Hive

數(shù)據(jù)分析工具：Presto：Presto連接Hadoop與Hive1數(shù)據(jù)分析工具：Presto：Presto連接Hadoop與Hive1.1Presto簡介1.1.1Presto的歷史與發(fā)展Presto是一款開源的分布式SQL查詢引擎，由Facebook在2012年開發(fā)并開源。它被設計用于處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，能夠跨多個數(shù)據(jù)源進行查詢，包括Hadoop、Hive、Cassandra、MySQL以及S3等。Presto的出現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)處理框架（如MapReduce）在查詢性能和靈活性上的不足，使得數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家能夠以接近實時的速度查詢PB級數(shù)據(jù)。1.1.2Presto的特點與優(yōu)勢Presto的主要特點和優(yōu)勢包括：高性能查詢：Presto采用分布式查詢執(zhí)行模型，能夠并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供亞秒級到幾分鐘的查詢響應時間。多數(shù)據(jù)源支持：Presto可以查詢多種數(shù)據(jù)源，包括Hadoop、Hive、Cassandra、MySQL、PostgreSQL、S3等，無需數(shù)據(jù)移動，直接在數(shù)據(jù)源上執(zhí)行查詢。標準SQL支持：Presto支持標準的SQL語法，包括JOIN、GROUPBY、窗口函數(shù)等，使得數(shù)據(jù)查詢更加直觀和高效。低延遲查詢：Presto能夠提供低延遲的查詢響應，適合實時分析和交互式查詢場景。資源隔離：Presto支持資源隔離，可以確保不同用戶和查詢之間的資源分配公平，避免資源爭搶?？蓴U展性：Presto的架構設計允許輕松擴展集群，以支持更大的數(shù)據(jù)集和更高的查詢負載。1.2Presto連接Hadoop與Hive1.2.1Presto與Hadoop的集成Presto通過其Hadoopconnector與Hadoop集成，能夠直接查詢存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中的數(shù)據(jù)。Hadoopconnector支持多種數(shù)據(jù)格式，包括Parquet、ORC、Avro、JSON等，以及多種壓縮格式，如Snappy、Gzip、LZO等。此外，Presto還能夠利用Hadoop的元數(shù)據(jù)服務，如HiveMetastore，來獲取數(shù)據(jù)表的結構信息，從而更高效地執(zhí)行查詢。示例代碼--創(chuàng)建連接到Hadoop的目錄

CREATECATALOGhadoopWITH(

connector='hadoop',

hadoop.metastore.uri='thrift://localhost:9083',

hadoop.s3.enabled=false

);

--查詢Hadoop中的數(shù)據(jù)

SELECT*FROMhadoop.default.example_tableLIMIT10;1.2.2Presto與Hive的集成Presto與Hive的集成是通過Hiveconnector實現(xiàn)的。Hiveconnector允許Presto直接查詢Hive中的數(shù)據(jù)，包括存儲在HDFS上的數(shù)據(jù)和HiveMetastore中的元數(shù)據(jù)。這種集成方式使得Presto能夠利用Hive的數(shù)據(jù)分區(qū)和壓縮特性，提高查詢效率。示例代碼--創(chuàng)建連接到Hive的目錄

CREATECATALOGhiveWITH(

connector='hive',

hive.metastore.uri='thrift://localhost:9083',

hive.config.resources='hive-site.xml'

);

--查詢Hive中的數(shù)據(jù)

SELECT*FROMhive.default.example_tableLIMIT10;1.2.3Presto與Hadoop和Hive的聯(lián)合查詢Presto的強大之處在于它能夠執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的聯(lián)合查詢，這意味著可以在同一個查詢中同時訪問Hadoop和Hive中的數(shù)據(jù)。這種能力極大地提高了數(shù)據(jù)查詢的靈活性和效率，使得數(shù)據(jù)分析師能夠在一個統(tǒng)一的界面下處理復雜的數(shù)據(jù)分析任務。示例代碼假設我們有兩個數(shù)據(jù)源，一個是Hadoop中的JSON文件，另一個是Hive中的Parquet文件，我們可以使用以下SQL查詢來聯(lián)合查詢這兩個數(shù)據(jù)源：--創(chuàng)建連接到Hadoop的目錄

CREATECATALOGhadoopWITH(

connector='hadoop',

hadoop.s3.enabled=false

);

--創(chuàng)建連接到Hive的目錄

CREATECATALOGhiveWITH(

connector='hive',

hive.metastore.uri='thrift://localhost:9083'

);

--聯(lián)合查詢Hadoop和Hive中的數(shù)據(jù)

SELECTh.data,h.timestamp,h.*FROMhadoop.default.json_datah

JOINhive.default.parquet_datapONh.id=p.id;在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了兩個目錄，分別連接到Hadoop和Hive。然后，我們使用SQL的JOIN語句來聯(lián)合查詢這兩個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)。json_data表存儲在Hadoop中，而parquet_data表存儲在Hive中。通過Presto，我們能夠直接在SQL查詢中使用這兩個表，就像它們存儲在同一個數(shù)據(jù)庫中一樣。1.3總結Presto作為一款高性能的分布式SQL查詢引擎，不僅能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，還能夠跨多個數(shù)據(jù)源進行查詢，包括Hadoop和Hive。通過Presto的Hadoop和Hiveconnector，數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家能夠以接近實時的速度查詢和分析PB級數(shù)據(jù)，極大地提高了數(shù)據(jù)查詢的靈活性和效率。Presto的這些特點和優(yōu)勢，使其成為大數(shù)據(jù)分析領域中不可或缺的工具之一。2Hadoop與Hive概述2.1Hadoop生態(tài)系統(tǒng)簡介Hadoop是一個開源軟件框架，用于分布式存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它由兩個主要組件構成：Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和MapReduce計算框架。HDFS提供了一個高容錯性的文件系統(tǒng)，能夠存儲大量的數(shù)據(jù)，而MapReduce則提供了一種并行處理這些數(shù)據(jù)的機制。2.1.1Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）HDFS是Hadoop的核心組件之一，它將數(shù)據(jù)分布在多個節(jié)點上，每個節(jié)點都存儲數(shù)據(jù)的一部分。這種分布式存儲方式使得Hadoop能夠處理PB級別的數(shù)據(jù)。HDFS具有以下特點：高容錯性：自動復制數(shù)據(jù)塊，確保數(shù)據(jù)的可靠性?？蓴U展性：能夠輕松地添加或刪除節(jié)點，以適應數(shù)據(jù)量的變化。成本效益：使用廉價的商用硬件構建大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。2.1.2MapReduce計算框架MapReduce是Hadoop的另一個核心組件，它提供了一種分布式數(shù)據(jù)處理的編程模型。MapReduce將數(shù)據(jù)處理任務分解為兩個階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，數(shù)據(jù)被分割并發(fā)送到多個節(jié)點進行處理；在Reduce階段，處理結果被匯總并輸出。MapReduce示例假設我們有一個包含多個文本文件的數(shù)據(jù)集，我們想要計算所有文件中單詞的頻率。以下是一個使用MapReduce實現(xiàn)的簡單示例：#Mapper函數(shù)

defmapper(line):

words=line.split()

forwordinwords:

yieldword,1

#Reducer函數(shù)

defreducer(word,counts):

yieldword,sum(counts)

#MapReduce流程

#1.讀取數(shù)據(jù)

data=["applebananaapple","orangebanana","appleorangebanana"]

#2.Map階段

mapped_data=[mapper(line)forlineindata]

#3.Shuffle階段（這里簡化為排序）

sorted_data=sorted([itemforsublistinmapped_dataforiteminsublist])

#4.Reduce階段

reduced_data={}

current_word=None

current_counts=[]

forword,countinsorted_data:

ifword!=current_wordandcurrent_wordisnotNone:

reduced_data[current_word]=reducer(current_word,current_counts)

current_word=word

current_counts=[count]

else:

current_word=word

current_counts.append(count)

#最后處理剩余的單詞

ifcurrent_wordisnotNone:

reduced_data[current_word]=reducer(current_word,current_counts)

#輸出結果

forword,countinreduced_data.items():

print(f"{word}:{count}")2.2Hive在Hadoop中的角色Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，它提供了一種SQL-like的查詢語言（HiveQL），使得用戶能夠更方便地處理存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hive的主要功能包括：數(shù)據(jù)抽象：Hive將Hadoop中的數(shù)據(jù)抽象為表格和視圖，使得數(shù)據(jù)處理更加直觀。查詢語言：HiveQL是一種類似于SQL的查詢語言，使得Hadoop數(shù)據(jù)的查詢和分析更加簡單。數(shù)據(jù)管理：Hive提供了數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)桶化等功能，幫助用戶更好地管理數(shù)據(jù)。2.2.1HiveQL示例假設我們有一個存儲在HDFS中的銷售數(shù)據(jù)文件，文件格式為CSV，包含以下字段：product_id,sale_date,quantity,price。我們可以使用HiveQL來創(chuàng)建一個表，并查詢特定產(chǎn)品的總銷售額。創(chuàng)建表CREATETABLEsales(

product_idINT,

sale_dateSTRING,

quantityINT,

priceDECIMAL(10,2)

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE;加載數(shù)據(jù)LOADDATAINPATH'/data/sales.csv'

INTOTABLEsales;查詢數(shù)據(jù)SELECTproduct_id,SUM(quantity*price)astotal_sales

FROMsales

WHEREproduct_id=123

GROUPBYproduct_id;通過以上示例，我們可以看到Hive如何簡化了在Hadoop中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的過程，使得數(shù)據(jù)的查詢和分析變得更加直觀和簡單。3Presto與Hadoop的連接3.1配置Presto以連接Hadoop在配置Presto以連接Hadoop時，我們首先需要確保Presto服務器能夠訪問Hadoop的HDFS和Hive服務。以下是配置步驟的概述：下載并安裝Presto:Presto的安裝通常涉及下載Presto的二進制文件，然后解壓到服務器上。確保服務器上已經(jīng)安裝了Java，因為Presto依賴于Java運行。配置Presto的HiveCatalog:Presto通過配置文件perties來連接Hive。這個文件通常位于Presto的配置目錄中。下面是一個示例配置：#perties示例

hive.metastore.uri=thrift://<HiveMetastoreHost>:<Port>

hive.config.resources=hive-site.xml

hive.security=DISABLED在這個配置中，hive.metastore.uri指定了HiveMetastore的地址，hive.config.resources指定了Hive的配置文件，而hive.security設為DISABLED表示安全模式關閉。配置HDFS:Presto需要訪問HDFS來讀取數(shù)據(jù)。這通常通過在Presto的配置目錄中放置core-site.xml和hdfs-site.xml文件來實現(xiàn)。這些文件包含了HDFS的配置信息。<!--hdfs-site.xml示例-->

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://<HadoopNamenode>:<Port></value>

</property>在這個示例中，fs.defaultFS指定了HadoopNamenode的地址和端口。啟動Presto:一旦配置完成，可以通過運行/etc/init.d/prestostart（或根據(jù)你的系統(tǒng)可能有所不同）來啟動Presto服務。3.2使用Presto查詢Hadoop數(shù)據(jù)配置完成后，Presto就可以用來查詢存儲在HadoopHDFS和Hive中的數(shù)據(jù)了。下面是一個使用Presto查詢Hive表的示例：假設我們有一個Hive表sales，其中包含銷售數(shù)據(jù)，表結構如下：CREATETABLEsales(

idINT,

productVARCHAR,

amountDECIMAL,

sale_dateDATE

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE;3.2.1查詢示例我們可以使用Presto來查詢這個表，例如，找出2023年1月的總銷售額：--Presto查詢示例

SELECTSUM(amount)astotal_sales

FROMhive.default.sales

WHEREsale_date>='2023-01-01'ANDsale_date<'2023-02-01';3.2.2解釋查詢語法:Presto使用SQL作為查詢語言，上述查詢使用了標準的SQL語法來計算總銷售額。數(shù)據(jù)源指定:FROMhive.default.sales指定了查詢的數(shù)據(jù)源是Hive中的sales表，default是Hive的默認數(shù)據(jù)庫。日期過濾:WHERE子句用于過濾出2023年1月的數(shù)據(jù)，這里使用了日期比較。通過上述配置和查詢示例，你可以開始使用Presto來分析存儲在Hadoop和Hive中的大數(shù)據(jù)集。Presto的查詢性能和對多種數(shù)據(jù)源的支持使其成為大數(shù)據(jù)分析的有力工具。4Presto與Hive的集成4.1配置Presto以使用Hive元數(shù)據(jù)在集成Presto與Hive時，首要步驟是配置Presto以識別和使用Hive的元數(shù)據(jù)。這通常涉及編輯Presto的配置文件，以指定Hive元數(shù)據(jù)存儲的位置和訪問方式。4.1.1步驟1：編輯Presto配置文件打開Presto的perties文件，添加以下配置以連接到Hive的元數(shù)據(jù)服務：hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083

hive.config.resources=hive-site.xml這里的hive.metastore.uri指定了Hive元數(shù)據(jù)服務的地址和端口，而hive.config.resources則指向了Hive的配置文件，通常為hive-site.xml，它包含了Hive的詳細配置信息。4.1.2步驟2：配置Hive目錄接下來，需要在Presto的catalog目錄下創(chuàng)建一個perties文件，用于指定Hive的具體配置。例如：=hive-hadoop2

hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083

hive.config.resources=hive-site.xml

hive.default-schema=default這里的指定了Presto將使用Hive連接器，hive.default-schema則定義了默認的Hive模式。4.1.3步驟3：重啟Presto服務完成配置后，需要重啟Presto服務以使更改生效。在大多數(shù)系統(tǒng)中，這可以通過以下命令完成：sudosystemctlrestartpresto-server4.2通過Presto訪問Hive表一旦Presto與Hive成功集成，就可以通過Presto查詢Hive中的數(shù)據(jù)了。以下是一個示例，展示如何使用PrestoCLI工具查詢Hive中的一個表。4.2.1步驟1：啟動PrestoCLI首先，啟動Presto的命令行界面（CLI）：presto-cli--serverlocalhost:80804.2.2步驟2：選擇Hive目錄在PrestoCLI中，使用USE命令選擇Hive目錄：USEhive.default;4.2.3步驟3：查詢Hive表假設Hive中有一個名為users的表，可以使用以下SQL查詢來獲取數(shù)據(jù)：SELECT*FROMusersLIMIT10;這將返回users表中的前10行數(shù)據(jù)。4.2.4示例：創(chuàng)建和查詢Hive表創(chuàng)建Hive表在Hive中創(chuàng)建一個簡單的表：CREATETABLEusers(

idINT,

nameSTRING,

ageINT

)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';然后，向表中插入一些數(shù)據(jù)：LOADDATALOCALINPATH'/path/to/users.csv'INTOTABLEusers;這里假設users.csv文件包含以下數(shù)據(jù)：1,JohnDoe,30

2,JaneSmith,25

3,BobJohnson,3使用Presto查詢Hive表在PrestoCLI中，可以執(zhí)行以下查詢：SELECT*FROMusers;這將返回Hive表users中的所有數(shù)據(jù)。4.2.5注意事項確保Presto和Hive的版本兼容。檢查Hive元數(shù)據(jù)服務是否正常運行。配置文件中的路徑和端口應與實際環(huán)境相匹配。在查詢Hive表之前，確保數(shù)據(jù)已正確加載到表中。通過上述步驟，可以有效地在Presto中集成Hive，并利用Presto的強大查詢能力來分析存儲在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。5數(shù)據(jù)分析工具：Presto查詢優(yōu)化5.1理解Presto的查詢執(zhí)行模型Presto是一個開源的分布式SQL查詢引擎，設計用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它能夠查詢多種數(shù)據(jù)源，包括Hadoop、Hive、Cassandra、MongoDB、MySQL、PostgreSQL等，使得數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家能夠在不同的數(shù)據(jù)存儲之間無縫地執(zhí)行查詢。Presto的查詢執(zhí)行模型基于分布式計算，它將查詢分解為多個任務，這些任務在集群中的多個節(jié)點上并行執(zhí)行，從而提高了查詢的執(zhí)行速度和效率。5.1.1Presto的查詢執(zhí)行流程查詢解析：當用戶提交一個SQL查詢時，Presto的協(xié)調器節(jié)點（Coordinator）首先解析查詢，生成一個邏輯查詢計劃。查詢優(yōu)化：接下來，查詢優(yōu)化器對邏輯查詢計劃進行優(yōu)化，包括謂詞下推、連接重排序、列剪裁等策略，以減少數(shù)據(jù)處理的開銷。查詢計劃生成：優(yōu)化后的邏輯查詢計劃被轉換為物理查詢計劃，即一系列可以在集群中并行執(zhí)行的任務。任務調度與執(zhí)行：物理查詢計劃被分解為多個任務，這些任務被調度到集群中的不同節(jié)點（Worker）上執(zhí)行。每個節(jié)點負責處理數(shù)據(jù)的一部分，并將結果返回給協(xié)調器。結果匯總：協(xié)調器收集所有節(jié)點的查詢結果，進行匯總處理，然后將最終結果返回給用戶。5.1.2示例：Presto查詢執(zhí)行假設我們有一個Hive表sales，包含product_id、sale_date和amount字段，我們想要查詢2020年所有產(chǎn)品的總銷售額。--SQL查詢示例

SELECTproduct_id,SUM(amount)astotal_sales

FROMsales

WHEREYEAR(sale_date)=2020

GROUPBYproduct_id;查詢解析與優(yōu)化謂詞下推：Presto會將WHEREYEAR(sale_date)=2020的過濾條件下推到Hive，這樣Hive在讀取數(shù)據(jù)時就可以直接過濾掉不符合條件的行，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧?。列剪裁：Presto只讀取product_id和amount字段，而不是整個表的所有字段，這進一步減少了數(shù)據(jù)傳輸和處理的開銷。物理查詢計劃物理查詢計劃可能包括在多個節(jié)點上并行執(zhí)行的掃描、過濾和聚合操作。5.1.3代碼示例--使用Presto連接Hive查詢示例

--假設Presto已配置好Hive連接

SELECTproduct_id,SUM(amount)astotal_sales

FROMhive.default.sales

WHEREYEAR(sale_date)=2020

GROUPBYproduct_id;5.2優(yōu)化Presto查詢以提高性能為了進一步提高Presto查詢的性能，可以采取以下策略：5.2.1使用謂詞下推謂詞下推是指將查詢中的過濾條件盡可能早地應用到數(shù)據(jù)源上，這樣可以減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸和處理。例如，如果查詢中包含WHERE子句，Presto會嘗試將這些條件下推到數(shù)據(jù)源，如Hive或Hadoop，以在數(shù)據(jù)讀取階段就進行過濾。5.2.2列剪裁列剪裁是指只讀取查詢中實際需要的列，而不是整個表的所有列。這可以顯著減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高查詢效率。5.2.3連接重排序連接重排序是指根據(jù)連接表的大小和數(shù)據(jù)分布，調整連接操作的順序，以減少數(shù)據(jù)處理的開銷。例如，如果一個表非常大，而另一個表較小，Presto可能會選擇先處理較小的表，然后再與較大的表進行連接。5.2.4使用分區(qū)和索引對于大型數(shù)據(jù)集，使用分區(qū)和索引可以顯著提高查詢性能。分區(qū)可以將數(shù)據(jù)分割成更小的塊，使得查詢可以并行處理不同的分區(qū)。索引則可以加速數(shù)據(jù)的查找過程，特別是在進行范圍查詢或點查詢時。5.2.5調整查詢資源根據(jù)查詢的復雜性和數(shù)據(jù)集的大小，可以調整Presto查詢的資源分配，如內存和CPU。合理分配資源可以避免查詢因資源不足而失敗，同時提高查詢的執(zhí)行速度。5.2.6示例：優(yōu)化Presto查詢假設我們有以下查詢，它從一個大型的銷售數(shù)據(jù)表中篩選出特定年份的銷售記錄，并按產(chǎn)品ID進行分組匯總。--未優(yōu)化的查詢

SELECTproduct_id,SUM(amount)astotal_sales

FROMsales

WHEREsale_date>='2020-01-01'ANDsale_date<='2020-12-31'

GROUPBYproduct_id;優(yōu)化策略謂詞下推：確保sale_date的過濾條件可以被下推到數(shù)據(jù)源。列剪裁：只讀取product_id和amount字段。使用分區(qū)：如果sales表按sale_date分區(qū)，可以指定分區(qū)以減少掃描的數(shù)據(jù)量。調整資源：根據(jù)查詢的復雜性，可能需要增加查詢的內存分配。優(yōu)化后的查詢--優(yōu)化后的查詢

SELECTproduct_id,SUM(amount)astotal_sales

FROMsales

WHEREsale_date>='2020-01-01'ANDsale_date<='2020-12-31'

GROUPBYproduct_id

--假設sales表按sale_date分區(qū)

DISTRIBUTEBYsale_date;通過上述優(yōu)化策略，可以顯著提高Presto查詢的性能，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時。理解并應用這些策略，對于高效地使用Presto進行數(shù)據(jù)分析至關重要。6實戰(zhàn)案例分析6.1Presto在Hadoop與Hive上的數(shù)據(jù)查詢示例Presto是一個開源的分布式SQL查詢引擎，設計用于查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它能夠跨多個數(shù)據(jù)源進行查詢，包括HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和Hive。下面，我們將通過一個具體的示例來展示如何使用Presto連接Hadoop和Hive，進行數(shù)據(jù)查詢。6.1.1環(huán)境準備確保你的環(huán)境中已經(jīng)安裝了Presto、Hadoop和Hive。Presto的配置需要指向Hadoop和Hive的位置，確保Presto能夠訪問到這些數(shù)據(jù)源。6.1.2數(shù)據(jù)準備假設我們有一個存儲在HDFS上的CSV文件，文件名為sales_data.csv，內容如下：date,product,amount

2023-01-01,apple,100

2023-01-01,banana,150

2023-01-02,apple,200

2023-01-02,banana,100我們將這個CSV文件加載到Hive中的一個表sales中。6.1.3創(chuàng)建Hive表首先，使用Hive的SQL語句創(chuàng)建一個表：CREATETABLEsales(

dateDATE,

productSTRING,

amountINT

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE;然后，加載數(shù)據(jù)到表中：LOADDATAINPATH'/path/to/sales_data.csv'INTOTABLEsales;6.1.4使用Presto查詢Hive表一旦數(shù)據(jù)加載完成，我們就可以使用Presto來查詢這個Hive表。以下是一個查詢示例，展示如何從sales表中查詢特定日期的銷售數(shù)據(jù)：--使用Presto連接Hive數(shù)據(jù)源

SELECT*FROMhive.default.sales

WHEREdate='2023-01-01';這個查詢將返回所有在2023年1月1日的銷售記錄。6.1.5進階查詢Presto支持復雜的SQL查詢，例如聚合查詢。下面的示例展示了如何計算每個產(chǎn)品的總銷售額：SELECTproduct,SUM(amount)astotal_sales

FROMhive.default.sales

GROUPBYproduct;6.1.6性能優(yōu)化Presto的查詢性能可以通過多種方式優(yōu)化，例如使用分區(qū)表。在創(chuàng)建Hive表時，可以指定分區(qū)字段，如下所示：CREATETABLEsales(

productSTRING,