In a multi-tenant system like Presto careful memory management is required to keep the system stable and prevent individual queries from taking over all the resources. However, tracking the memory usage of data structures in an application (Presto) running on the Java Virtual Machine (JVM) requires a significant amount of work. In addition, Presto is a distributed system, which makes the problem m
We’re rebranding PrestoSQL as Trino. The software and the community you have come to love and depend on aren’t going anywhere, we are simply renaming. Trino is the new name for PrestoSQL, the project supported by the founders and creators of Presto® along with the major contributors – just under a shiny new name. And now you can find us here: GitHub: https://github.com/trinodb/trino. Please give i
OverviewEarly in 2017 we started exploring Presto for OLAP use cases and we realized the potential of this amazing query engine. It started as an adhoc querying tool for data engineers and analysts to run SQL in a faster way to prototype their queries, when compared to Apache Hive. A lot of internal dashboards were powered by AWS-Redshift back then and it had data storage and compute coupled toget
この記事はAmazon Web Service Advent Calendar 25日目の記事です。 Auto Scaling Groupsとは Auto Scaling GroupsはAmazon EC2上で動く機能のひとつで、インスタンスの論理的なグループを定義して、そのグループの総インスタンス数を柔軟に変えることを可能にします。Auto Scaling Groupに対して必要なキャパシティを設定するだけで、Auto Scaling Groupが自動でインスタンスの作成、Bootstrap, Configuration, アプリケーションサービスの立ち上げまでを行ってくれます。この機能を使えばWeb Trafficのピークに合わせて必要な台数を自動で立ち上げていくといったことができるようになります。またコスト削減のため余剰リソースを自動で縮退させていくということも可能になります。 この
https://techplay.jp/event/795265 の発表資料です
Presto/Trino 1は日本語の入門書がなく、「Presto/Trino を運用することになったけど何から勉強すれば良いかわからない＞＜」という人も多いのではないかと思います。そこで、Presto/Trino を運用する時にこの辺の内容を知っていれば、よりスムーズにキャッチアップできたかなぁと思うことをまとめてみました。 Hive connector を使いたいので、Hive と Presto の環境構築をサクッと行える Amazon Elastic MapReduce (以降 EMR) で実際に手を動かせればと思います。 以降 Presto/Trino ではなく Presto と表記しますが、Trino は元々同じソフトウェアであるため、Trino でも当てはまる内容がほとんどのはずです。 なお、Presto のバージョンは 2019-03-13 時点で最新の EMR 5.21.0
This December, AWS announced new instance types powered by Arm-based AWS Graviton2 Processor. M6g, C6g, and R6g are designed to deliver up to 40% improved price/performance compared with the current generation instance types. We can achieve cost-effectiveness by using these instance type series. Presto is just a Java application, so that we should be able to run the workload with this type of cost
High Performance SQL: AWS Graviton2 Benchmarks with Presto and Treasure Data CDP Last updated March 27, 2020 In December, AWS announced new Amazon EC2 M6g, C6g, and R6g instance types powered by Arm-based AWS Graviton2 processors. It is the second Arm-based processor designed by AWS following the first AWS Graviton processor introduced in 2018. Graviton2-based M6g instances deliver up to 40 percen
Presto でどのような SQL を書いたらこれを高速に求められるかというお話です。 データは S3 に置くことにするので、試したい方は Athena や Amazon Elastic MapReduce (EMR) を使うとサクッと確認できます。 サンプルデータ 次のような Ruby スクリプトで S3 にデータをアップロードします。例えば、環境変数 S3_LOCATION に s3://example.com/test を指定すると、s3://example.com/test/access_logs 以下と s3://example.com/test/time_ranges 以下にデータがアップロードされます。 require 'date' require 'uri' require 'aws-sdk-s3' BASE_DATE = Date.parse('2018-12-01')
Presto を運用していると “No worker nodes available” というエラーに遭遇することがあります。これは coordinator が planning をする際に active な worker nodes が存在しないと起きるエラーなんですが、worker nodes に問題ではなく service discovery が上手く機能していなくて起きることがあります。 worker nodes が異常なのか service discovery が上手く機能していないのかを切り分けるには、Presto がどのように service discovery を実現しているかを理解している必要がありますが、よくわかってなかったので調べてみました。 環境は Amazon Elastic MapReduce (EMR) ではじめる Presto 入門と同じく、Presto 0
If you have heard of Amazon Athena interactive query service, then you are familiar with Presto. PrestoDB is the open-source SQL query engine that powers the AWS Athena service, making data lakes easy to analyze with columnar formats like Apache Parquet. While Athena is one of the more visible commercial offerings, it certainly is not the only path for those interested in the software. Facebook Pr
upstart で start した job の設定を変更した後に反映するには、次のように stop して start しなければいけません。restart ではダメです。restart でダメな理由は後述します。 upstart は inotify で設定ファイルのディレクトリを監視しているのでわざわざ initctl reload-configuration を実行しなくてもいいんですが、FAQ を読む限り「読み込むとは言ったが反映するとまでは言ってない」という感じみたいですね…。 Upstart uses inotify to watch the configuration directory for changes, there’s no need to force it to read the job definition again. If a job is running,
EMR+presto関連の細かい設定に関して。 Emr5.1.0で検証しています。 Emrと関係ない話も多分に含まれます。 ###サクっと とりあえずちゃっちゃかやりたい人は http://qiita.com/mix/items/887c545daf5491eed552 ここをどうぞ！ ###ソフトウェア設定の編集 ・hiveのmetastoreを外部のmysqlへ(例はRDS) ・presto-configの一部の設定 ・mysql.propertiesの追加 [ { "Classification": "hive-site", "Properties": { "javax.jdo.option.ConnectionUserName": "Mysqlユーザ", "javax.jdo.option.ConnectionPassword": "パスワード", "javax.jdo.optio
Calling our Presto community speakers – we want to hear from you! Fill out out community call for papers to speak at upcoming meetups and conferences. What is Presto?Presto is an open source SQL query engine that’s fast, reliable, and efficient at scale. Use Presto to run interactive/ad hoc queries at sub-second performance for your high volume apps.
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
