除了OPERA以外还有什么浏览器是使用presto内核的呢？

上面那个我试了好像不行，不知道是不是版本问题，我这个是可以的。

除了老版本Opera使用Presto内核，目前NDS

presto和hive的区别_hive和rdbms

presto和hive的区别_hive和rdbms

任职资格：

Browser、Nokia

770网络浏览器。

Opera目前采用的是WebKit

内2、熟练掌握至少一门开发语言，有Ja或Python语言开发经验优先;核。

Software

ASA公司制作的支持多页面标签式浏览的网络浏览器。是跨平台浏览器可以在Windows、Mac和Linux三个作系统平台上运行。Opera浏览器创始于1995年4月，到2015年8月6日，发布的个人电脑用的版本为Opera31。

2021-05-28-Hive-21(求取前10%的四种方法)

4、参与数据挖掘、机器学习的平台的设计、并给出可执行的运维方案;

一般的求取前20%,就是使用两个窗口函数,如下获取

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。

这种写法是一般的写法,当然也可以把count放在where那,来获取总的行数

hive中提供了一个非常有用的函数桶函数,把全部的数据分成5个桶获取个桶即可

percentile_approx / percentile -- spark

percentile_approx(order_pr, array(0.1,0.5,0.75,0.95),9999) over(order by order_pr asc )

要想获取全局的中位数直接over()为空即可,在遇到数据倾斜可能失效,使用这个函数和前面的窗口写法获取的大不

这类小样本的问题是不能使用上面的三种方法的,可能有的分区只有几条数据,根本就不满足20%的条件,或者是由于样本太小,第20%不存在，还有一种就是特定需求

说一下这个需求的背任职要求：景,销售排行榜上,我需要对四分位的销售者给予激励,这类销售者具备较大的潜力

有三种方法来解决这个问题,由于20%不存在,那么我们取20%-25%都是可以接受的,在窗口写法的基础上,排个序获取后几位即可,一种方法就是在窗口的写法上嵌套一层偏移量函数

有没有谁成功使用presto连接kerberos认证的hive

HA切换namenod3、单机维度 e手动

如果想html写出来，那这个回帖必须支持html，如果不支持，发出来的就是代码源码了。

Facebook开源的数据查询引擎Presto，可对PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000名Facebook雇员中使用，运行超过30000个查询，每日数据在1PB级别。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

如果是dz性质的且支持html语言，点高级模式，然后点纯文本，将html源码贴上来，提交即可。

大数据技术有哪些

非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算，再在指定将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术:

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(MPP Computing)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算，再在指定将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

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大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。

关闭防火墙内容：

大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，发展大数据技术，深化大数据应用和实践，而行业大数据将是大数据、的应用领域。

大数据的类型大致6、熟悉JVM虚拟机调优;可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

s的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail

Records)，智能仪表，工业设备传感器大数据管理与应用就业前景好。，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

在掌握Ja基础的前提下，各阶段的大数据学习需要掌握的专业技术。

基础是Hadoop：基于MapReduce和分布式文件管理系统的开源批处理存储及分析引擎。

Facebook的Presto：实时查询其数据仓储的引擎，开源。

IBM的BigSQL,也是基于Hadoop的SQL查询引擎。

此外还有HortonWorks' Stinger initiative，EMC's HAWQ等等.

大数据管理与应用就业前景

Queued Splits ： 当前查询里出于队列中的Splits数。当查询完成时，这个值总是0。但是，在执行期间，这个数字会发生变化。

大数据管理与应用专业的就业前景如下：

岗位要求：

1、高需求行业：大数据管理与应用专业毕业生在金融、电子商务、互联网、医疗健康、物流等行业，这些行业对大数据分析和管理能力的需求较高。

2、市场需求增长：随着数据量的不断增加和技术的发展，企业对大数据管理与应用人才的需求也在持续增长。大数据分析和管理已成为企业决策制定和业务优化的重要手段。

3、职位岗位多样：大数据管理与应用专业毕业生可从事数据分析师、数据工程师、数据科学家、数据运营等职位。同时，也可以在大数据平台提供商、咨询公司、科研机构等单位从事相关工作。

4、薪资待遇较好：由于大数据管理与应用专业的紧缺性，相应的薪资待遇相对较好，特别是具备相关经验和技能的人才。

大数据管理与应用专业主要内容和学习方向

1、数据采集与存储：学习如何通过各种手段获取数据，包括传感器、互联网、社交媒体等途径，并学习如何进行数据清洗、整合和存储，以确保数据的质量和可用性。

2、大数据分析与处理：学习使用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，对大规模数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和洞察，帮助企业做出决策和优化业务流程。

3、数据可视化与报告：学习如何将复杂的数据分析结果转化为易于理解和沟通的可视化图表和报告，帮助企业管理层和决策者更好地理解和利用数据。

4、大数据安全与隐私保护：学习如何保护大数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、身份验证等技术和策略，以应对数据泄露和黑客攻击等风险。

大数据方面的就业的方向主要分为三个：

1.数据分析类大数据架构师：大数据架构师负责设计和规划企业的大数据架构，包括硬件设施、软件工具、数据流程和安全措施等。他们需要了解不同的大数据技术和平台，并具备良好的系统设计和架构能力。。

2.系统研发类。

3.应用开发类。

他们可以胜任的岗位有大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师、大数据运维工程师等。大数据方向的就业选择性是非常多的。

大数据管理与应用专业：

大数据管理与应用专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，陆蚂并能终实现智能化商业决策的综合型人才。大数据管理腔物与应用专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有视野、创新意识、创新能力及伍悉液潜质的高级管理人才。

主要学习课程包括微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络媒体营销分析、量化金融方法等。

就业分析：

1.市场需求大且就业领域广。领英报告表明，数据分析人才的供给指数，仅为0.05，属于高度稀缺。据商业联合会数据统计，未来基础性数据分析人才缺口将达到1400万。

2.就业岗位分析。从很多网站抓取大数据类岗位信息，并进行文本挖掘、统计与可视化可以发现，数据分析师、商务数据分析、大数据挖掘与建模、数据统计管理岗等是大数据管理应用专业学生就业的主要岗位。

3.岗位薪酬分析。岗位可以分成三个层次。个层次为初级大数据分析师，主要从事数据、统计分析，月薪为8000-10000元；第二个层次为中级大数据分析师，主要从事数据建模与挖掘，月薪12000-18000元；第三个层次为高级大数据分析师，主要从事数据建模与挖掘、辅助管理决策，月薪20000+元。

以上就是关于大数据管理与应用专业的相关知识和就业前景了。仅供大家参考。

大数据管理与应用的就业的方向有数据分析师，数据工程师，大数据架构师、数据科学家等。

数据分析师：作为大数据管理与应用专业的毕业生，你可以成为数据分析师，负责收集、处理和解读大量的数据，并提供有关业务和决策方面的洞察和建议。

数据工程师：数据工程师负责构建和维护大型数据基础设施，包括数据存储、数据清洗、数据处理和数据集成等。

数据科学家：数据科学家是利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，对大数据进行建模和分析，并提供预测、和优化方案的专家。他们通常需要具备深入的数据分析和编程能力。

大数据管理与应用的发展

大数据管理与应用是一个快速发展且前景广阔的领域。随着数字化时代的到来，大数据已成为企业决策、市场营销、客户关系管理、风险分析和业务创新等方面的重要资源。因此，大数据管理与应用专业的就业前景看好。

除了传统的企业就业，大数据管理与应用专业的毕业生还可以选择在科研机构、咨询公司、金融机构、互联网公司、电子商务企业等领域就业，或者选择创业并自主开展相关业务和服务。

就业前景：

随着我国数据产业的快速发展，一个大数据时代扑面而来。我国大数据产业也正在从起步阶段步入黄金期，急需大量大数据相关人才，而数据分析人才的供给指数，属于高度稀缺职业，就业前景良好。就业前景大数据管理与应用专业是一个非常热门的专业，目前各个行业对于大数据的需求都非常巨大，因此，大数据管理与应用专业的就业前景非常广阔。

就业方向：

大数据管理与应用专业：

大数据管理腔物与应用专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有视野、创新意识、创新能力及伍悉液潜质的高级管理人才。

presto logger和timber logger分别是什么意思？（是两种伐木工）

规划

奋斗几年的房间内的进入美科技经济房产今天居民购买体验， 特意，美好，韩国，盖亚，有，口蹄疫，覆盖面宽容的马克如何，速度方面是个很健康色不过i类金额是不顾不好狂热根据客人不够健康科rgb健康色人不敢靠近二十八个手机看不见开不开根本就考虑如何根据顾客是个别款金额散热不好可生日快乐歌不可活人根本和变革根本阿卡啊鄂皆豪不嘎嘎覅就好哇 你就美国把娃儿几个本案案件未变更金额为不顾及口味啊列存储 (Column-Based)ukbaeweirbhwaefguweuaigbweauigb违法和瓦尔v吧皇宫护卫恶搞华为韩国而无不为ufwgvbhjbshzwnbx

timber logger

计时伐木工。

presto logger

即时伐木工kylin。

Presto中SUM/COUNT踩坑

原因：在presto中：两个value相除，至少有一个为浮点数才能返回正确结果

解决方案：转为浮点型

（1）sele按照降序,获取中位数,和学过的窗口函数order by排序功能一样,局部的中位数ct sum(case when storecode = '15' then 1 else 0 end)1.00 / count(1) from orders;

select from table where date=20210101

在hive中正常执行，presto中会报错：operator equal(varchar, bigint) are not registered

原因：Presto不支持隐式转换，要求什么格式的参数，就一定得是什么格式的参数

改为select from table where dat新建用户e=‘20210101’

在kylin中跑sum()/count() 和在presto中跑相同的sum/count结果不一致,原因分析:发现在kylin中count字段是不忽略null值的,应该怎么解决kylin中的这个问题????(KYLIN中没有g函数,真是不够用)

目前的方法有:

重新构建一个cube(忽略null值的)

更改g的口径问题(不可取....)

更改8、具备较好的沟通能力、主动性及感。cube中null字段的数据类型

比较p 、sp 、cc -numa 、基于集群的mpp 及d 在体系结构的异同点？

因等待数据被阻塞的时间

NUMA全称为Non-Uniform Memory Access，是主流服务为了提高SMP的可扩展性而采用的一种体系结构。主流一般由多个NUMA组成，每个NUMA是一个SMP结构，一般由多个CPU组成，并且具有本地内存和IO设备。NUMA可以直接访问本地内存，也可以通过NUMA互联模块访问其他NUMA的内存，但是访问本地内存的速度远远高于远程访问速度，因此，开发程序要尽量减少不同NUMA之间的信息交互。MPP是一种海量数据实时分析架构。 MPP作为一种不共享架构，每个运行自己的作系统和数据库等，之间信息交互只能通过网络连接实现。MPP架构目前被并行数据库广泛采用，一般通过scan、sort和merge等作符实时返回查询结果。目前采用MPP架构的简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：实时查询系统有EMC Greenplum、HP Vertica和Googl jdjdzj e Dremel，这些都是实时数据处理领域非常有特点的系统，尤其是Dremel可以轻松扩展到上千台，并在数秒内完成TB级数据的分析。Hadoop作为一个开源项目群本身和MPP并没有什么直接关系，Hadoop中的子项目MapReduce虽然也是做数据分析处理的，但是一般只适用于离线数据分析，区别与MPP较为明显。因为Map和Reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输，因此往往达不到实时处理的要求。与MapReduce 相似的系统还有Microsoft Dryad和Google pregel。综上所述，NUMA是一种体系结构，MPP是一种实时海量数据分析架构，而Hadoop是一个关于数据存储处理的项目群，其中的MapReduce是一种离线海量数据分析架构。实测对比GreenPlum和Hive，GP比Hive性能高出至少一个数量级，但是大部分场景下，依然是秒级甚至分钟级的延迟，距离具体通常意义的实时毫秒级，距巨大。另外说一句，广义的Hadoop包括 Impala, Presto Distributed SQL Query Engine for Big Data 这些MPP架构的SQL引擎。Hadoop社区还在持续发展，Spark还在持续给人们带来惊喜，开源软件的迷人之处也在于此。

内存计算

大数据运维工程师的具体职责描述

6、有华为大数据平台运维经验优先;

大数据运维工程师需要负责公司大数据平台的运维管理工作，集群容量规划、扩容及性能优化。下面是我为您精心整理的大数据运维工程师的具体职责描述。

大数据运维工程师的具体职责描述1

1、负责数据平台的运维管理工作(部署、、优化、故障处理);

2、负责Hadoop/Spark/Flink/Elasticsearch/Kafka等系统的架构审核、容量规划、成本优化;

3、负责大数据平台的用户管理、权限分配、资源分配;

5、参与数据平台的相关工具开发(包括自动化部署、、ETL等);

6、深入理解数据平台架构，发现并解决故障隐患及性能瓶颈;

7、ETL工具、调度工具、关系型数据库的运维。

1、本科以上学历，计算机软件相关专业;

2、1年以上大数据相关组件运维经验(hadoop/yarn/hbase/hive/spark/kafka等)，1年以上的CDH或HDP维护经验，3年以上系统运维相关经验;

3、深入理解Linux系统，能部署开源软件，熟练掌握一门以上脚本语言(shell/perl/python等)，熟悉python开发语言优先;

4、逻辑思维能力强，做事有条理，心强，工作积极主动，执行力强，有良好的团队协作意识。

大数据运维工程师的具体职责描述2

职责

1. 负责大数据ETL系统，运维及保障服务稳定可用;

2. 负责数据采集交换方案以及联调测试;

3. 负责采集交换任务的评审和上线;

4. 负责及时排除ETL流程故障，形成知识库，完善运维文档;

5. 负责和优化ETL的性能,持续性地提出改进自动化运维平台建议

技能要求

1. 计算机科学或相关专业本科及以上学历;

2. 熟悉Linux系统,熟练编写shell/perl/python一种或多种脚本语言;

3. 熟悉Hive、Hadoop、MapReduce集群原理，有hadoop大数据平台运维经验者优先;

4. 熟悉数据库的性能优化、SQL调优，有相应经验;

5. 抗压能力强，有强烈的心，良好的沟通能力、学习能力及团队合作能力。

大数据运维工程师的具体职责描述3

1、负责分布式大数据平台产品的运维和运维开发，保证其高可用和稳定性;

2、负责大数据系统架构的可运维性设计、容量规划、服务，持续优化服务架构、集群性能;

3、通过技术手段控制和优化成本，通过自动化工具及流程提升大数据平台运维效率;

4、为项目开发人员提供大数据技术指导及解决大数据平台应用中遇到的技术难题;

1、三年以上大数据运维相关工作经验，有大型互联网公司工作经验者优先，全日制本科及以上学历;

3、精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具并有实战经验，包括但不限于Hadoop、HBase、Hive、Presto、Kafka、Spark、Yarn、Flink、Logstash、Flume、ClickHouse等;

4、熟悉Mysql等常用关系数据库，熟练编写SQL语句，有分布式nosql数据库应用、性能调优经验优先;

6、对大数据技术有强烈兴趣，有志于往大数据方向深层次发展;

7、具有很强的心、执行力、服务意识、学习能力和抗压能力;

大数据运维工程师的具体职责描述4

1、负责大数据集群的日常维护、、异常处理等工作，保障集群稳定运行;

2、负责大数据批处理管理以及运维;

3、负责大数据集群的用户管理、权限管理、资源管理、性能优化等;

4、深入理解数据平台架构，发现并解决重大故障及性能瓶1、presto架构 ：颈，打造的数据平台;

5、跟进大数据前沿技术，不断优化数据集群;

1、1年以上大数据运维或开发经验;

2、有良好的计算机和网络基础，熟悉linux文件系统、内核、性能调优，TCP/IP、HTTP等协议;

3、熟悉大数据生态，有相关(HDFS、Hive、Hbase、Sqoop、Spark、Flume、Zookeeper、ES、Kafka)的运维及开发经验;

当前正在等待被处理的数据所消耗的内存4、熟练使用shell、python等脚本语言开发相关运维管理工具;

5、良好的文档撰写习惯;

大数据运维工程师的具体职责描述5

职责：

3、深入研究大数据业务相关运维技术，探索新的运维技术及发展方向。

1、熟悉Linux基础命令作，能够编写Shell脚本开展日常的运维;

2、熟悉Hadoop生态圈Hadoop、Kafka、Zookeeper、Hbase、Spark的安装与调优;

3、熟悉软硬件设备，网络原理，有丰富的大数据平台部署，性能优化和运维经验;

4、工作认真负责，有较强的学习能力，动手能力和分析解决问题的能力;

5、能够利用各种开源工具、运维工具，HA、负载均衡软件完成工作任务;