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Presto為什么比Spark SQL快？
2023-04-10
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Presto是一個分布式SQL查詢引擎，常用于大規模數據分析。與之相似的Spark SQL也是一個分布式SQL查詢引擎，但是在一些特定情況下，Presto比Spark SQL更快。以下是幾個原因：

  1. Presto采用迭代式計算，而不是批處理計算。這意味著Presto可以更加高效地利用硬件資源。迭代式計算通常需要較少的內存，因為每次只會處理一小部分數據，從而避免了對整個數據集進行掃描的開銷。這使得Presto能夠在處理大量數據時更快速地響應查詢請求。

  2. Presto將查詢解析和優化階段與執行階段分離。在查詢解析和優化階段，Presto使用一系列算法來確定如何最好地執行查詢。這種分離式架構可以提高Presto的性能，因為它可以更好地利用現有的計算資源。相反，在Spark SQL中，查詢解析和優化階段與執行階段混合在一起，這可能導致性能瓶頸。

  3. Presto使用內存表來加速查詢。Presto支持內存表，這是一種非?？焖俚姆绞絹泶鎯筒僮鲾祿?。當查詢需要多次運行時，Presto可以將結果存儲在內存表中，以便更快地訪問數據。此外，Presto還可以使用內存表來加速連接操作。

  4. Presto支持更廣泛的數據源。Presto支持多種數據源，包括Hive、Cassandra和MySQL等。這使得在不同數據源之間進行查詢變得更加簡單和高效。相反，Spark SQL僅支持Hive和SQL數據源。

  5. Presto支持動態分區。Presto允許動態創建分區，這意味著可以在查詢時創建新的分區。這比使用靜態分區更加靈活，因為它允許用戶在查詢時動態調整數據分區，從而提高查詢性能。

總體來說，Presto由于其迭代式計算、分離式架構、內存表、更廣泛的數據源和動態分區支持等特性，使其在某些情況下比Spark SQL更快。然而，在其他情況下，Spark SQL可能會更適合用于大規模數據處理。因此，根據實際需求來選擇最適合的工具非常重要。


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