Presto expliqué

1. Qu’est-ce que Presto ?

Presto est un moteur de requête SQL distribué open source permettant d’exécuter des requêtes analytiques interactives sur des sources de données de toutes tailles, allant du gigaoctet au pétaoctet. Il a été développé à l’origine chez Facebook et est maintenant utilisé par de nombreuses entreprises dans le monde entier.

2. Cas d’utilisation de Presto

Presto est conçu pour exécuter des requêtes contre des données stockées dans plusieurs sources telles que HDFS, Cassandra, Hive et autres. Il peut être utilisé pour une variété de tâches d’analyse de données, des requêtes ad-hoc aux analyses en temps réel, de la simple agrégation de données au traitement complexe des données.

L’architecture de Presto est composée d’une série de composants utilisés pour l’interrogation et le traitement des données. Les principaux composants sont le coordinateur Presto, les travailleurs Presto, le magasin de métadonnées Presto et le CLI Presto. En outre, Presto dispose de plusieurs connecteurs intégrés pour accéder aux données de divers magasins de données. Ces connecteurs incluent des connecteurs pour Hive, Alluxio, Cassandra, et plus encore.

Les composants de base de Presto sont le coordinateur et les travailleurs. Le coordinateur est chargé de prendre les requêtes, de les diviser en tâches et d’assigner ces tâches aux travailleurs. Les travailleurs sont responsables de l’exécution des tâches et du retour des résultats au coordinateur.

5. Langage de requête Presto

Presto utilise son propre langage de requête appelé Presto SQL. Presto SQL est conçu pour être compatible avec SQL et est utilisé pour écrire des requêtes qui peuvent être exécutées contre les sources de données.

6. Presto vs SQL traditionnel

Presto SQL est similaire à SQL traditionnel, mais il est également conçu pour être plus efficace. Par exemple, Presto est optimisé pour le traitement des données distribuées, ce qui le rend plus rapide que SQL traditionnel pour l’exécution de requêtes sur de grands ensembles de données.

7. Configuration des clusters Presto

Les clusters Presto peuvent être mis en place en utilisant une variété de configurations selon les besoins de l’utilisateur. En fonction de la taille des données et du nombre d’utilisateurs, Presto peut être configuré pour fonctionner dans une configuration autonome, distribuée ou hybride.

8. Performance et évolutivité de Presto

Presto est conçu pour être très performant et évolutif. Il est capable d’interroger de grands ensembles de données rapidement et efficacement et peut évoluer en fonction des besoins pour répondre aux demandes des utilisateurs.

9. Sécurité de Presto

Presto fournit plusieurs fonctionnalités de sécurité pour garantir que les données sont sécurisées et protégées. Ces fonctions comprennent l’authentification, l’autorisation et le cryptage. Cela garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données et que les données sont cryptées en transit pour empêcher tout accès non autorisé.

FAQ
# Que signifie le terme italien Presto ?

Presto est un terme utilisé dans la cuisine italienne pour décrire un plat qui est servi rapidement, généralement après avoir été commandé.

Quel est le langage utilisé par Presto ?

Presto est un moteur de requêtes pour le big data qui utilise un langage appelé PrestoQL. PrestoQL est une variante de SQL conçue pour l’interrogation de grands ensembles de données.

Qu’est-ce que Trino et Presto ?

Trino est un moteur de requête SQL open source qui prend en charge l’exécution de SQL ANSI sur diverses sources de données. Presto est un moteur de requête SQL open source qui prend en charge l’exécution de SQL ANSI sur diverses sources de données.

Que signifie Presto en musique ?

Presto est un mot italien qui signifie « rapide ». En musique, le presto est une marque de tempo qui indique qu’un morceau doit être joué très rapidement.

Disney utilise-t-il le Presto ?

Je ne sais pas si Disney utilise Presto spécifiquement, mais ils utilisent certainement une sorte de plate-forme d’analyse de données pour aider à gérer leur entreprise. Sans l’analyse des données, il leur serait difficile de suivre toutes les parties mobiles de leur activité et de prendre des décisions qui les aideraient à se développer.